A multimedia retrieval framework based on semi-supervised ranking and relevance feedback
We present a new framework for multimedia content analysis and retrieval which consists of two independent algorithms. First, we propose a new semi-supervised algorithm called ranking with Local Regression and Global Alignment (LRGA) to learn a robust Laplacian matrix for data ranking. In LRGA, for...
محفوظ في:
| المؤلفون الرئيسيون: | , , , , , |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | |
| التنسيق: | مقال |
| اللغة: | English |
| منشور في: |
2013
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/99348 http://hdl.handle.net/10220/13497 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
| المؤسسة: | Nanyang Technological University |
| اللغة: | English |