I ett typiskt innehållsbaserat bildsökningssystem (CBIR) är frågeresultaten en uppsättning bilder sorterade efter funktionens likheter med avseende på frågan. Men bilder med hög funktion likheter med frågan kan vara mycket annorlunda från frågan i termer av semantik. Detta är känt som den semantiska klyftan. Vi introducerar en ny bildsökningsplan, CLUster-baserad rEtrieval av bilder genom oövervakat lärande (CLUE), som tar itu med det semantiska gapet problem baserat på en hypotes: semantiskt liknande bilder tenderar att samlas i vissa funktionsutrymme. LEDA försök att fånga semantiska begrepp genom att lära sig hur bilder av samma semantik liknar och hämtar bildkluster istället för en uppsättning beställda bilder. Klustret i CLUE är dynamiskt. I synnerhet, kluster bildas beror på vilka bilder hämtas som svar på frågan. Därför, kluster ger algoritmen såväl som användarna semantiska relevanta ledtrådar om var man ska navigera. LEDUE är en allmän metod som kan kombineras med varje verkligt värderad symmetrisk likhetsmått (metrisk eller icke-metrisk). Således kan det vara inbäddat i många nuvarande CBIR-system. Experimentella resultat baserade på en databas med cirka 60 000 bilder från Corel visar bättre resultat.
Ett klusterbaserat bildsökningssystem införs av Chen, Wang och Krovetz REF som kallas klusterbaserad hämtning av bilder genom oövervakat lärande (CLUE).
Content-based image retrieval by clustering
{'venue': "MIR '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}