计算机应用 ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (06): 1546-1548.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01546

• 图形图像技术 • 上一篇    下一篇

基于K均值聚类和多示例学习的图像检索方法

温超,耿国华,李展   

  1. 西北大学 信息科学与技术学院,西安 710069
  • 收稿日期:2010-12-07 修回日期:2011-01-15 发布日期:2011-06-20 出版日期:2011-06-01
  • 通讯作者: 温超
  • 作者简介:温超(1978-),男,陕西三原人,讲师,博士研究生,CCF会员,主要研究方向:图像检索、模式识别;耿国华(1955-),女,山东蓬莱人,教授,博士生导师,主要研究方向:模式识别、智能信息处理;李展 (1973-),男,陕西户县人,讲师,主要研究方向:Web数据挖掘、图像检索。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目;陕西省教育厅自然科学基金资助项目

Image retrieval based on K-means clustering and multiple instance learning

WEN Chao,GENG Guohua,LI Zhan   

  1. School of Information Science and Technology, Northwest University, Xi’an Shaanxi 710069, China
  • Received:2010-12-07 Revised:2011-01-15 Online:2011-06-20 Published:2011-06-01
  • Contact: WEN Chao

摘要: 针对基于对象的图像检索问题,利用K均值(K-means)聚类,提出了一种新的基于多示例学习(MIL)框架的图像检索算法KP-MIL。该算法在正包和负包组成示例集合聚类,获取潜在正示例代表和包结构特性数据,然后利用径向基核分别度量两者的相似性,最后利用alpha因子均衡两者相似性对核函数结果的影响。在标准对象图像检索集SIGVAL上进行实验,实验结果表明,该方法是有效的且性能优于其他同类方法。

关键词: 图像检索, 多示例学习, K均值聚类, 径向基核, alpha因子

Abstract: Aiming at the problem of object-based image retrieval, a novel algorithm named KP-MIL was proposed, which worked in the Multiple Instance Learning (MIL) framework. Firstly, this algorithm clustered the instances in positive set and negative set, and found the potential positive instance and bag structure. Then an alpha coefficient was introduced to trade off between positive instance and bags similarity. Experiments on SIGVAL dataset show that this algorithm is feasible, and the performance is superior to other MIL algorithms.

Key words: image retrieval, Multiple Instance Learning (MIL), K-means clustering, Radial Basis Function (RBF), alpha coefficient