[发明专利]用于图像检索的基于流形正则化的半监督排序学习方法

摘要

本发明公开了一种用于图像检索的基于流形正则化的半监督排序学习方法，从数据库或者初始基于文本的网络搜索结果中提取视觉特征组成图像样本集合；对所述图像样本集合按照与查询主题相关性的程度划分为三个等级2、1和0，2表示与查询非常相关，1表示一般相关，0表示不相关；计算未标注图像样本的伪相关等级信息yi；计算两个图像样本之间的距离；通过所述两个图像样本之间的距离构造拉普拉斯流形正则化项；通过所述拉普拉斯流形正则化项构造目标函数；求解所述目标函数获取各个图像样本的排序分数，把排序后的结果反馈给用户。本发明提高了检索与排序性能，充分利用了标注信息，提高了检索精度，能够有效地利用少量的监督信息提高排序性能。

主权项

一种用于图像检索的基于流形正则化的半监督排序学习方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)从数据库或者初始基于文本的网络搜索结果中提取视觉特征组成图像样本集合；(2)对所述图像样本集合按照与查询主题相关性的程度划分为三个等级2、1和0，2表示与查询非常相关，1表示一般相关，0表示不相关；(3)计算未标注图像样本的伪相关等级信息yi；(4)计算两个图像样本之间的距离；(5)通过所述两个图像样本之间的距离构造拉普拉斯流形正则化项；(6)通过所述拉普拉斯流形正则化项构造目标函数；(7)求解所述目标函数获取各个图像样本的排序分数，把排序后的结果反馈给用户。