新型的图像检索最优实验设计算法

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

新型的图像检索最优实验设计算法

鲁珂, 赵继东, 吴跃

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2012 > 41(2): 269-273

鲁珂, 赵继东, 吴跃. 新型的图像检索最优实验设计算法[J]. 电子科技大学学报, 2012, 41(2): 269-273. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.019

引用本文:

鲁珂, 赵继东, 吴跃. 新型的图像检索最优实验设计算法[J]. 电子科技大学学报, 2012, 41(2): 269-273. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.019

LU Ke, ZHAO Ji-dong, WU Yue. Novel Optimal Experimental Design Algorithm for Image Retrieval[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2012, 41(2): 269-273. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.019

Citation:

LU Ke, ZHAO Ji-dong, WU Yue. Novel Optimal Experimental Design Algorithm for Image Retrieval[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2012, 41(2): 269-273. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.019

新型的图像检索最优实验设计算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.019

1.
电子科技大学计算机科学和工程学院成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金(60702072);中央高校基本业务费(ZYGX2009X012);四川省应用基础研究项目(2010JY0001)

作者简介:
鲁珂(1974-),男,博士,副教授,主要从事图像识别、网络多媒体技术方面的研究.

中图分类号: TP391.4

Novel Optimal Experimental Design Algorithm for Image Retrieval

1.
School of Computer Science and Engineering,University of Electronic Science and Techonology of China Chengdu 610054

摘要: 大部分现有的最优实验设计方法是基于线性回归或拉普拉斯正则最小二乘模型(LapRLS)的。提出一种基于二阶Hessian能并具有流形学习能力的主动学习算法,该算法选择那些能使Hessian正则回归模型的参数协方差矩阵最小化的样本作为最优样本,可以克服LapRLS的依赖特定常量及缺乏推算能力等缺点。基于内容的图像检索实验证明了该方法的有效性。
- 图像检索 /
- LapRLS /
- 流形学习 /
- 最优实验设计
Abstract: Most of the existing optimal experimental design (OED) methods are based on either linear regression model or Laplacian regularized least square (LapRLS) model. This paper proposes a new active learning algorithm based on the second-order Hessian energy, which has the manifold learning capability. The algorithm selects those optimal samples which minimize the parameter covariance matrix of the Hessian regularized regression model, and overcomes the drawbacks of LapRLS. The experimental results on content-based image retrieval have demonstrated the effectiveness of the proposed approach.
- image retrieval /
- LapRLS /
- manifold learning /
- optimal experimental design

[1]	马文壮, 游可唯, 张胤, 周阳, 张丽. 基于深度学习的微纳结构光谱设计研究进展 . 电子科技大学学报, 2024, 53(): 1-14. doi: 10.12178/1001-0548.2024196
[2]	吴楠楠, 杨宵晗, 刘文皓, 常心怡, 郭呈银, 王振. 非对称深度在线哈希 . 电子科技大学学报, 2024, 53(): 1-13. doi: 10.12178/1001-0548.2023170
[3]	史治平, 黄文才, 王臣玺, 罗萱. 基于滑窗BATS码的低时延图像渐进传输方案设计 . 电子科技大学学报, 2021, 50(4): 496-501. doi: 10.12178/1001-0548.2020280
[4]	赵夫群, 戴翀, 耿国华. 基于特征融合的文物碎片模型检索 . 电子科技大学学报, 2021, 50(2): 225-230. doi: 10.12178/1001-0548.2020281
[5]	董帅, 李文生, 张文强, 邹昆. 基于多视图循环神经网络的三维物体识别 . 电子科技大学学报, 2020, 49(2): 269-275. doi: 10.12178/1001-0548.2019017
[6]	孙海泳, 杨霞, 雷航, 乔磊, 杨拯. 基于TrustZone的TEE设计与信息流形式化验证 . 电子科技大学学报, 2019, 48(2): 259-263. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.02.016
[7]	李陶深, 王翼, 黄汝维. 云环境下代理加密模糊检索研究 . 电子科技大学学报, 2018, 47(4): 580-587. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.04.017
[8]	柴伟, 纪镐南. 基于等距映射的非线性系统集员参数估计 . 电子科技大学学报, 2018, 47(2): 203-208. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.02.007
[9]	陈莉, 刘弘. 基于跨本体语义相关的三维模型检索方法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(4): 585-590. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.04.018
[10]	张静, 刘忠宝. 基于流形判别分析的全局保序学习机 . 电子科技大学学报, 2015, 44(6): 911-916. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.020
[11]	赵继东, 李晶晶, 鲁珂, 吴跃. 一种鲁棒的多态人脸识别算法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 278-282. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.020
[12]	邓晓政, 焦李成. 流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(5): 742-748. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.019
[13]	闫维新, 马文涛, 付庄, 赵言正, 周晓燕. 烹饪机器人翻锅运动最优化设计 . 电子科技大学学报, 2011, 40(3): 476-480. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.03.029
[14]	蒲晓蓉, 樊科, 黄东. 类内子流形局部间隔对齐的人脸图像判别方法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 915-919. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.023
[15]	赵继东, 鲁珂, 吴跃. 保局投影算法的优化研究 . 电子科技大学学报, 2008, 37(5): 750-752.
[16]	范自柱, 刘二根, 徐保根. 互信息在图像检索中的应用 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1311-1314.
[17]	董政, 蔡爽, 徐利梅, 黄大贵. 二自由度两弹簧系统振动实验设计与分析 . 电子科技大学学报, 2006, 35(4): 550-553.
[18]	王宇舟, 金声震. 基于FPGA的高速图像预处理系统设计 . 电子科技大学学报, 2005, 34(1): 12-15.
[19]	鲁珂, 赵继东, 叶娅兰, 曾家智. 一种用于图像检索的新型半监督学习算法 . 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 669-671.
[20]	何兴高, 秦志光, 李凌飞. 图像文件可靠传输软件的设计与实现 . 电子科技大学学报, 2001, 30(6): 609-612.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 4336
HTML全文浏览量: 142
PDF下载量: 32
被引次数: 0

新型的图像检索最优实验设计算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.019

1. 电子科技大学计算机科学和工程学院成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金(60702072);中央高校基本业务费(ZYGX2009X012);四川省应用基础研究项目(2010JY0001)

作者简介:
鲁珂(1974-),男,博士,副教授,主要从事图像识别、网络多媒体技术方面的研究.

收稿日期: 2011-02-18
修回日期: 2011-05-13
刊出日期: 2012-04-15

中图分类号: TP391.4

关键词:

摘要: 大部分现有的最优实验设计方法是基于线性回归或拉普拉斯正则最小二乘模型(LapRLS)的。提出一种基于二阶Hessian能并具有流形学习能力的主动学习算法,该算法选择那些能使Hessian正则回归模型的参数协方差矩阵最小化的样本作为最优样本,可以克服LapRLS的依赖特定常量及缺乏推算能力等缺点。基于内容的图像检索实验证明了该方法的有效性。

English Abstract

鲁珂, 赵继东, 吴跃. 新型的图像检索最优实验设计算法[J]. 电子科技大学学报, 2012, 41(2): 269-273. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.019

引用本文:

鲁珂, 赵继东, 吴跃. 新型的图像检索最优实验设计算法[J]. 电子科技大学学报, 2012, 41(2): 269-273. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.019

LU Ke, ZHAO Ji-dong, WU Yue. Novel Optimal Experimental Design Algorithm for Image Retrieval[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2012, 41(2): 269-273. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.019

Citation:

LU Ke, ZHAO Ji-dong, WU Yue. Novel Optimal Experimental Design Algorithm for Image Retrieval[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2012, 41(2): 269-273. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.019

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

期刊在线

编辑办公

友情链接

电子科技大学

版权所有 © 《电子科技大学学报》编辑部

地址: 成都市建设北路二段四号电子科技大学主楼中350室电话: 028-83202308,83207559 Email: xuebao@uestc.edu.cn

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发