基于多示例學(xué)習(xí)的用戶關(guān)注概念區(qū)域發(fā)現(xiàn).pdf

1、在基于內(nèi)容的圖像檢索領(lǐng)域中，如何學(xué)習(xí)出用戶的高層語義概念是解決“語義鴻溝”的有效途徑。用戶關(guān)注概念區(qū)域是用戶高層語義在圖像中的集中體現(xiàn)，是相比于其他區(qū)域更能體現(xiàn)用戶主觀概念的區(qū)域?；谟脩絷P(guān)注概念區(qū)域發(fā)現(xiàn)的用戶高層語義學(xué)習(xí)成為了本文的重點(diǎn)研究內(nèi)容。
　　多示例學(xué)習(xí)機(jī)制是有別于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制的新的學(xué)習(xí)機(jī)制。在多示例學(xué)習(xí)機(jī)制下，在基于標(biāo)識樣本生成的未標(biāo)識示例空間中，對未知真實(shí)函數(shù)進(jìn)行最佳的逼近，從而對未標(biāo)識樣本進(jìn)行有效預(yù)測。在圖像檢

2、索領(lǐng)域中，由圖像生成的區(qū)域組成了示例空間。在示例空間中基于多樣性密度算法搜索最優(yōu)示例，該示例表征了用戶關(guān)注概念區(qū)域，所以基于多示例學(xué)習(xí)機(jī)制能夠良好地學(xué)習(xí)出用戶關(guān)注概念區(qū)域。
　　本文在基于多樣性密度算法的多示例學(xué)習(xí)框架下，解決了圖像檢索中用戶關(guān)注概念區(qū)域發(fā)現(xiàn)問題，并構(gòu)建了基于多示例學(xué)習(xí)的圖像檢索系統(tǒng)。本文主要研究工作如下：
　　首先，本文對傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行了研究，并重點(diǎn)研究多示例學(xué)習(xí)機(jī)制的理論與應(yīng)用，并把多示例學(xué)習(xí)機(jī)制

3、應(yīng)用到基于內(nèi)容的圖像檢索領(lǐng)域中。
　　其次，在對多示例學(xué)習(xí)機(jī)制中示例生成算法研究的基礎(chǔ)上，從目標(biāo)概念命中和噪聲引入的平衡角度出發(fā)，本文提出基于窗口滑動的多尺度示例生成算法。在此算法框架下，生成示例空間進(jìn)行最優(yōu)示例搜索。
　　再次，從應(yīng)用的角度出發(fā)，本文構(gòu)建了基于多示例學(xué)習(xí)機(jī)制的圖像檢索系統(tǒng)。為了對該圖像檢索系統(tǒng)進(jìn)行全面而有效的評測，本文基于經(jīng)典Corel10000圖像庫做了系列實(shí)驗(yàn)?；贛IL的方法在采用P@N做測評時(shí)，其前