有监督流形学习算法SLLESVM在图像检索中的应用

• 作者: 张银霞 邓文新
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 有监督 流行学习 SLLESVM 图像检索
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 234-235,204
• 页数: 3页
• 分类号: TP
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.09.098

摘要

基于内容的图像检索中,高维特征向量的有效降维是一项关键技术,流形学习算法LLE是有效的非线性降维方法,而SVM的泛化能力较强,本文将二者结合在一起,成为一种新的有监督流形学习算法SLLESVM,并将其应用在图像数据的检索上,效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张银霞	黑龙江齐齐哈尔大学计算中心	1	3	1.0	1.0
2	邓文新	黑龙江齐齐哈尔大学计算中心	1	3	1.0	1.0