图像检索中拟曲率局部线性嵌入显式映射的神经方法
计算机视觉与模式识别
2017-03-14 v1
摘要
本文提出了一种使用神经网络进行图像检索任务的新型显式非线性降维方法。我们首先针对训练集提出了拟曲率局部线性嵌入（QLLE）。QLLE 保证了每个样本邻域内的线性准则。然后，针对样本外问题提出了一种神经方法（NM）。结合 QLLE 和 NM，我们提供了一种用于高效图像检索的显式非线性降维方法。在三个基准数据集上的实验结果表明，我们的方法能获得优于其他最先进的样本外方法的性能。
引用
@article{arxiv.1703.03957,
title = {Neural method for Explicit Mapping of Quasi-curvature Locally Linear Embedding in image retrieval},
author = {Shenglan Liu and Jun Wu and Lin Feng and Feilong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.03957},
year = {2017}
}