Collaborative Image Retrieval via Regularized Metric Learning
In content-based image retrieval (CBIR), relevant images are identified based on their similarities to query images. Most CBIR algorithms are hindered by the semantic gap between the low-level image features used for computing image similarity and the high-level semantic concepts conveyed in images....
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | SI, Luo, JIN, Rong, HOI, Steven C. H., LYU, Michael R. |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2006
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/2304 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/3304/viewcontent/Collaborative_Image_Retrieval_via_Regularized_Metric_Learning.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
A Unified Log-based Relevance Feedback Scheme for Image Retrieval
بواسطة: HOI, Steven, وآخرون
منشور في: (2006) -
A Novel Log-based Relevance Feedback Technique in Content-based Image Retrieval
بواسطة: HOI, Steven C. H., وآخرون
منشور في: (2004) -
Mean shift feature space warping for relevance feedback
بواسطة: Chang Y.-J., وآخرون
منشور في: (2018) -
Exploiting community feedback for information retrieval in DHT networks
بواسطة: Li, Y., وآخرون
منشور في: (2013) -
Geometric optimum experimental design for collaborative image retrieval
بواسطة: Zhang, L., وآخرون
منشور في: (2014)