基于子空间聚类与矩阵补全的图像标签补全与精炼
计算机视觉与模式识别
2016-08-09 v2
摘要
近年来，由于数字图像的爆炸式增长和众包标签，基于标签的图像检索（TBIR）引起了广泛关注。然而，TBIR应用仍受困于用户提供的缺失和不准确的标签。受子空间聚类方法启发，我们在假设图像从子空间采样的子空间聚类模型中表述标签补全问题，并使用最先进的低秩表示（LRR）方法补全标签。我们还提出一种矩阵补全算法来进一步精炼标签。我们在多个图像标注基准数据集上的实证结果表明，所提算法在处理缺失和噪声标签时优于最先进的方法。
引用
@article{arxiv.1506.03475,
title = {Image Tag Completion and Refinement by Subspace Clustering and Matrix Completion},
author = {Yuqing Hou and Zhouchen Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.03475},
year = {2016}
}
备注
This paper has been withdrawn by the author due to a error in the model formulation