Semi-supervised distance metric learning for collaborative image retrieval
Typical content-based image retrieval (CBIR) solutions with regular Euclidean metric usually cannot achieve satisfactory performance due to the semantic gap challenge. Hence, relevance feedback has been adopted as a promising approach to improve the search performance. In this paper, we propose a no...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | HOI, Steven, LIU, Wei, CHANG, Shih-Fu |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2008
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/2381 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/3381/viewcontent/CVPR08_ssml.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Collaborative Image Retrieval via Regularized Metric Learning
بواسطة: SI, Luo, وآخرون
منشور في: (2006) -
Semi-supervised distance metric learning for collaborative image retrieval and clustering
بواسطة: HOI, Steven C. H., وآخرون
منشور في: (2010) -
Biased Support Vector Machine for Relevance Feedback in Image Retrieval
بواسطة: HOI, Steven, وآخرون
منشور في: (2004) -
Geometric optimum experimental design for collaborative image retrieval
بواسطة: Zhang, L., وآخرون
منشور في: (2014) -
Mean shift feature space warping for relevance feedback
بواسطة: Chang Y.-J., وآخرون
منشور في: (2018)