Abstract-I en typisk innehållsbaserad bildsökning (CBIR) system, målbilder (bilder i databasen) sorteras efter funktionen likheter med avseende på frågan. Likheter mellan målbilder ignoreras vanligen. Detta dokument introducerar en ny teknik, klusterbaserad hämtning av bilder genom oövervakat lärande (CLUE), för att förbättra användarinteraktionen med bildsökningssystem genom att fullt ut utnyttja likhetsinformationen. LEDUE hämtar bildkluster genom att tillämpa en graf-teoretisk klusteralgoritm på en samling bilder i närheten av frågan. Klustret i CLUE är dynamiskt. I synnerhet, kluster bildas beror på vilka bilder hämtas som svar på frågan. LEDUE kan kombineras med varje verkligt värderad symmetrisk likhetsmått (metrisk eller icke-metrisk). Således kan det vara inbäddat i många nuvarande CBIR-system, inklusive relevans återkopplingssystem. Prestandan hos ett experimentellt bildsökningssystem med CLUE utvärderas på en databas med cirka 60 000 bilder från COREL. Empiriska resultat visar bättre prestanda jämfört med ett CBIR-system med samma bildliknande mått. Dessutom avslöjar resultat på bilder som returneras av Googles Image Search möjligheten att tillämpa CLUE på verkliga bilddata och integrera CLUE som en del av gränssnittet för nyckelordsbaserade bildsökningssystem. Index Terms-Content-baserad bildsökning (CBIR), bildklassificering, likhetsmått, spektral grafkluster, oövervakad inlärning.
I arbetet med REF föreslog de en metod för klusterbaserad hämtning av bilder genom oövervakat lärande (CLUE).
CLUE: cluster-based retrieval of images by unsupervised learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}