基于 Hessian半监督特征选择的网络图像标注

• 作者: 刘健 史彩娟 闫晓东 阮秋琦
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络图像标注 半监督学习 Hessian 能 特征选择
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 606-608,618
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.02.064

摘要

针对半监督特征选择算法进行了研究，采用有标签图像和无标签图像的半监督特征选择方法来提升网络图像标注的性能。基于二阶Hessian 能提出一个新的半监督特征选择方法，该方法具有更好的局部拓扑结构保持特性和推断能力，从而能够克服基于图拉普拉斯半监督学习方法的缺点。将所提出的半监督特征选择算法应用到网络图像标注任务中，在两个大规模网络图像数据库上进行了实验，结果表明Hessian半监督特征选择方法优于拉普拉斯半监督特征选择方法，适合大规模网络图像标注。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮秋琦	北京交通大学信息科学研究所	105	1445	20.0	32.0
3	史彩娟	河北联合大学信息工程学院	5	17	2.0	4.0
14	刘健	河北联合大学信息工程学院	7	38	3.0	6.0
15	闫晓东	河北联合大学信息工程学院	3	9	1.0	3.0