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      有監(jiān)督流形學(xué)習(xí)算法SLLESVM 在圖像檢索中的應(yīng)用

      2009-06-10 | rar | 258 | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      基于內(nèi)容的圖像檢索中，高維特征向量的有效降維是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，流形學(xué)習(xí)算法
      LLE 是有效的非線性降維方法，而SVM 的泛化能力較強(qiáng)，本文將二者結(jié)合在一起，成為一種新的有監(jiān)督流形學(xué)習(xí)算法SLLESVM，并將其應(yīng)用在圖像數(shù)據(jù)的檢索上，效果良好。
      關(guān)鍵詞: 有監(jiān)督; 流行學(xué)習(xí); SLLESVM; 圖像檢索
      Abstract: In Content-Based Image Retrieval, the dimension reduction of high dimension
      eigenvector is a key technology, manifold learning algorithm LLE is an effective non-linear r
      dimension reduction method, and SVM has stronger generalization ability, this paper combined two methods, became a new supervised manifold learning algorithm SLLESVM, and applied it in the retrieval of image data, the experiments proved that the results are good.
      Key words: supervised; manifold learning; SLLESVM; image retrieval
      SLLESVM
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