Semisupervised biased maximum margin analysis for interactive image retrieval
With many potential practical applications, content-based image retrieval (CBIR) has attracted substantial attention during the past few years. A variety of relevance feedback (RF) schemes have been developed as a powerful tool to bridge the semantic gap between low-level visual features and high-le...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Zhang, Lining., Wang, Lipo., Lin, Weisi. |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2012
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/94522 http://hdl.handle.net/10220/8191 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Generalized biased discriminant analysis for content-based image retrieval
بواسطة: Zhang, Lining., وآخرون
منشور في: (2012) -
Content-based image retrieval with statistical machine learning.
بواسطة: Zhang, Lining.
منشور في: (2013) -
Laplacian Regularized Subspace Learning for interactive image re-ranking
بواسطة: Zhang, Lining., وآخرون
منشور في: (2013) -
Conjunctive patches subspace learning with side information for collaborative image retrieval
بواسطة: Zhang, Lining., وآخرون
منشور في: (2013) -
Semisupervised SVM batch mode active learning with applications to image retrieval
بواسطة: HOI, Steven C. H., وآخرون
منشور في: (2009)