基于非负矩阵分解的隐含语义图像检索

• 作者: 卢进军 常宇畴 杨杰 梁栋
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 隐含语义索引 非负矩阵分解 奇异值分解 语义空间
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 787-790
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3485字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.2006.05.018

摘要

提出了一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的隐含语义索引(Latent Semantic Indexing,LSI)模型用于图像检索.应用NMF训练算法构造了一个语义空间,将查询图像和原型图像都投影到该空间以获得语义特征,在此空间中进行相似性的度量并将距离最近的图像返回给用户.与已有两种检索模型的实验结果对比表明,所提出模型是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	340	5370	35.0	58.0
2	梁栋	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	9	88	5.0	9.0
3	卢进军	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	2	50	2.0	2.0
4	常宇畴	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	2	50	2.0	2.0