Relevans är ett effektivt system som överbryggar klyftan mellan semantik på hög nivå och lågnivåfunktioner i innehållsbaserad bildsökning (CBIR). I motsats till tidigare metoder som bygger på märkta bilder som tillhandahålls av användaren, försöker denna artikel förbättra prestandan av relevans feedback genom att utnyttja omärkta bilder som finns i databasen. Konkret, denna artikel integrerar fördelarna med halvövervakat lärande och aktivt lärande i relevans återkopplingsprocessen. I detalj, i varje omgång av relevans feedback två enkla elever tränas från de märkta data, det vill säga bilder från användarens fråga och användarens feedback. Varje elev märker sedan några omärkta bilder i databasen för den andra eleven. Efter omskolning med ytterligare märkta data, eleverna omklassificera bilderna i databasen och sedan deras klassificeringar slås samman. Bilder som bedöms vara positiva med stort förtroende returneras som hämtning resultat, medan de som bedöms med lågt självförtroende placeras i poolen som används i nästa omgång av relevans feedback. Experiment visar att det är fördelaktigt att använda halvövervakat lärande och aktivt lärande samtidigt i CBIR, och den föreslagna metoden ger bättre resultat än vissa befintliga metoder.
I REF försöker en halvövervakad metod förbättra relevansåterkopplingens prestanda genom att utnyttja omärkta bilder, integrera halvövervakat lärande och aktivt lärande.
Enhancing relevance feedback in image retrieval using unlabeled data
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}