基于多示例学习的对象图像推荐算法

基于多实例学习的图像检索算法研究随着数字时代的到来，我们的生活被数字技术所覆盖，成为大量数据的生产者和使用者。

而其中，图像数据的获取与利用也越来越重要。

图像检索技术，就是用来实现从大量的图片数据中快速地检索到我们感兴趣的图片的工具。

在这篇文章中，我们将重点探讨基于多实例学习的图像检索算法。

首先，我们需要了解什么是多实例学习。

多实例学习是一种监督学习算法，它的特点是数据的标签被赋予给数据的集合，而不是数据本身。

换句话说，多实例学习的任务是从多个实例中找出具有某种共性的实例集合。

而这种算法的应用范围非常广泛，如生物信息学中鉴定基因，文本分类中的新闻分类，以及图像分析中的图像分类、目标检测等等。

基于多实例学习的图像检索算法，则是将多实例学习算法应用于图像检索的一种方法。

它的主要思路是，对于每个查询图像，先提取特征，然后从图库中选出多个实例，将这些实例作为集合进行标记，并利用多实例学习算法进行学习和分类，最后输出查询图像的检索结果。

那么具体来说，基于多实例学习的图像检索算法该如何实现呢？其实核心分为以下三个步骤：1. 特征提取。

对于每个图像，我们需要提取其特征向量作为后续算法的输入。

通常来说，我们可以采用传统的方法如SIFT、SURF或者HOG等算法进行特征提取。

值得注意的是，特征向量的维度和数量将对后续的学习和检索效果产生影响。

2. 多实例生成。

在该步骤中，我们将从图库中选出一组实例，作为多实例集合进行标记。

具体方法包括随机选取、基于聚类等，需要结合实际情况和数据特点决定选取方法。

值得一提的是，多实例集合的选择对算法的检索效果有着较大的影响。

3. 多实例学习和检索。

在该步骤中，我们将对多实例集合进行学习和分类，并输出查询图像的检索结果。

具体来说，我们可以采用传统的分类算法如SVM、朴素贝叶斯等进行学习和分类。

同时，我们也可以使用一些新兴的深度学习算法如CNN、RNN进行端到端学习和分类，在某些情况下可以获得较好的检索效果。

第22卷 第2期2008年3月中文信息学报JOU RNAL OF CH INESE INFORM AT ION PROCESSIN GV ol.22,No.2M ar.,2008文章编号:1003 0077(2008)02 0064 06基于多示例学习的图像检索方法彭瑜1,乔奇峰1,魏昆娟2(1.清华大学自动化系北京100084; 2.中国航天科技集团公司十院第十三研究所北京100854)摘 要:由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性,因此被应用于基于内容的图像检索(CBI R)。

本文提出一种基于多示例学习的CBIR 方法,该方法将图像作为多示例包,基于高斯混合模型和改进的EM 算法全自动分割图像,并提取颜色、纹理、形状和不变矩等区域信息作为示例向量生成测试图像包。

根据用户选择的实例图像生成正包和反包,使用多种多示例学习算法进行学习,实现图像检索和相关反馈,得到了较好的效果。

关键词:计算机应用;中文信息处理;多示例学习;自适应分割;基于内容的图像检索中图分类号:T P391 文献标识码:AMu lti Instance Learning Based Approach to Image RetrievalPEN G Yu 1,QIAO Qi feng 1,WEI K un juan2(1.Department of Automat ion T singhua U niver sity,Beijing 100084,China;2.T he 13th Institute,10th A cademy ,China Aer ospace Science and T echnolog y Cor po ration,Beijing 100854,China)Abstract:M ulti inst ance learning has been employ ed in Content Based Imag e Retr ieval (CBIR )for it s gr acefully per formance in solv ing the ambig uity o f image.T he who le imag e is reg arded as a multi instance bag.T he imag e is par titioned into several semantic r egions by using an approach based on gauss mix ing mo del and impro ved EM cluster ing to seg ment the imag e,then the r egions descr ibed by co lor ,tex tur e,shape,and invar iant mo ment features are reg arded as the instances in the bag.N ext ,quer y imag es po sed by t he user ar e tr ansfor med int o cor responding po sitive and neg ative bags and a mult i instance alg or ithm is emplo yed for imag e retr ieval and relev ance feedback.Ex periments sho w this approach g et a better result than the o ther methods.Key words:co mputer applicatio n;Chinese info rmatio n pro cessing;multi instance lear ning ;fully auto segmentatio n;co ntent based imag e retr ieva1收稿日期:2007 05 25 定稿日期:2007 12 08作者简介:彭瑜(1975 ),男,硕士生,研究方向为图像处理、模式识别、多媒体信息检索;乔奇峰(1982 ),男,硕士生,研究方向为模式识别、图像分析与理解、目标跟踪、视频监视系统;魏昆娟(1977 ),女,学士,工程师,研究方向为模式识别、图像分析与理解、生物特征识别、惯性组合仪表等。

基于多示例学习的对象图像推荐算法李展;彭进业;温超【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)020【摘要】The sparse user-item matrix often hurts the performance of recommendation system. Aiming at this problem, an object image recommendation algorithm based on multi-instance learning is proposed. The images are regarded as bags and the segmented regions as instances. The Diverse Density(DD) function is adopted to search the maximum DD point; Next the positive and negative images is used to measure the users' similarity. The similarity result is integrated with the traditional cosine similarity. Experimental results show that, the algorithm can improve the recommendation performance.%用户评分矩阵稀疏问题影响协同过滤的推荐性能.为此,提出一种基于多示例学习的对象图像推荐算法.将分割区域的视觉特征作为图像中的示例,利用多样性密度函数求得最大多样性密度点,使用正负图像内容评价不同用户间的相似性,将其与传统余弦相似性进行组合,从而实现推荐.实验结果表明,该算法提高了推荐性能.【总页数】3页(P280-281,284)【作者】李展;彭进业;温超【作者单位】西北大学信息科学与技术学院,西安710069;西北大学信息科学与技术学院,西安710069;西北大学信息科学与技术学院,西安710069【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于多示例学习和贝叶斯分类器的图像检索方法 [J], 陈涛2.基于MKSVM的多示例学习算法及刑侦图像分类 [J], 吴倩;李大湘;刘颖3.基于多示例学习的图像检索方法 [J], 徐胜;吴新娟4.基于多示例学习的图像标注方法 [J], 王占东5.基于多示例学习的高分辨率遥感影像面向对象分类 [J], 阿里木·赛买提;杜培军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

大数据分析中的图像内容搜索与推荐算法随着信息时代的到来，大数据分析技术在各个领域中得到了广泛应用。

其中，图像内容搜索与推荐算法在大数据分析领域中扮演着重要的角色。

本文将探讨大数据分析中的图像内容搜索与推荐算法的原理和应用。

一、图像内容搜索算法1. 特征提取与匹配在图像内容搜索算法中，特征提取与匹配是一个关键步骤。

特征提取通过将图像转化为特征向量的形式，从而实现对图像内容的描述。

常用的特征提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（速度加速的尺度不变特征变换）和HOG（方向梯度直方图）等。

匹配算法则根据提取的特征向量计算图像之间的相似度，常用的匹配算法有海明距离法、欧式距离法和余弦相似度法等。

2. 倒排索引倒排索引是一种用于加快图像内容搜索速度的数据结构。

它通过将图像特征向量与图像标识符进行对应，建立一个特征值到标识符的映射表。

当进行图像搜索时，只需查找特定特征值对应的标识符，从而快速定位相似图像。

3. 相似度计算与排序相似度计算与排序是图像内容搜索算法中的关键环节。

在搜索时，需要计算待搜索图像与数据库中其他图像之间的相似度，并根据相似度对搜索结果进行排序。

常用的相似度计算方法包括欧式距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数等。

二、图像内容推荐算法1. 基于内容的推荐基于内容的推荐算法是一种常用的图像推荐算法，它根据图像本身的特征和标签信息，推荐具有相似内容的图像。

该算法通过计算待推荐图像与已知图像之间的相似度，确定待推荐图像的相似图像集合。

2. 协同过滤推荐协同过滤推荐算法是一种利用用户行为信息进行推荐的算法。

在图像推荐中，可以利用用户对图像的评分信息或浏览记录，计算用户之间的相似度，从而推荐给用户其他相似图像。

3. 混合推荐算法混合推荐算法结合了基于内容的推荐和协同过滤推荐算法的特点，可以更加准确地推荐用户感兴趣的图像。

该算法通过综合考虑图像的内容特征和用户行为特征，实现精准的个性化推荐。

三、图像内容搜索与推荐算法的应用1. 电商推荐系统在电商平台中，图像内容搜索与推荐算法可以实现商品的图片搜索和相似商品推荐。

基于深度学习的图像检索与图像推荐系统研究随着互联网的快速发展，图像数据的数量呈现爆炸式增长，如何高效地检索和推荐图像成为一个重要的研究方向。

深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在各个领域取得了显著的成果。

本文基于深度学习技术，研究了图像检索与图像推荐系统，并提出了一种基于深度学习的新方法。

1. 引言随着互联网和移动设备的普及，大量用户在网络上产生和分享各种类型的数据，尤其是图片数据。

如何高效地检索和推荐这些图片成为一个重要问题。

传统方法中使用手工设计特征进行图片检索和推荐存在一些问题，例如特征提取不准确、特征维度过高等。

而深度学习技术可以自动从数据中学习到更准确、更有表达力的特征表示。

2. 相关工作近年来，已经有许多关于基于深度学习技术进行图片检索与推荐系统方面的研究工作。

例如，使用卷积神经网络（CNN）进行图片特征提取，然后使用余弦相似度进行图片相似度计算。

还有一些研究工作使用循环神经网络（RNN）进行图片推荐，根据用户的历史行为预测用户的兴趣。

3. 方法本文提出了一种基于深度学习的图像检索与推荐系统方法。

首先，我们使用卷积神经网络对图像进行特征提取。

然后，我们使用降维算法对特征进行降维，以减少计算量。

接下来，我们根据用户的查询信息或历史行为计算图像与查询或历史行为之间的相似度，并根据相似度对图像进行排序。

最后，我们将排序后的图像推荐给用户。

4. 实验与结果为了评估我们提出的方法，在一个大规模数据集上进行了实验。

实验结果表明，我们的方法在图像检索和推荐方面表现出色，并且比传统方法有更好的性能。

5. 讨论与分析通过实验结果分析发现，在基于深度学习技术的图像检索与推荐系统中，卷积神经网络在特征提取方面具有较好性能，并且降维算法可以有效减少计算量。

此外，根据用户的查询信息或历史行为进行相似度计算是一种有效的方法，可以提高图像检索和推荐的准确性。

6. 总结与展望本文研究了基于深度学习的图像检索与推荐系统，并提出了一种新的方法。

基于多示例学习的图像表示方法祁萌（杭州电子科技大学图形图像研究所，浙江杭州310018）Image Representation Method Based on Multi－Instance Learning在模式识别和计算机视觉中，如何表示对象是至关重要的问题，它不仅直接影响后续分类器的设计和分类精度，甚至关系到分类识别算法是否可行、分类识别系统是否有效［1］。

随着数字图像的快速增长，基于内容的图像检索（Content－Based Im-age Retrieval ，CBIR ）［2］获得越来越多的应用。

CBIR 一般采用基于实例的检索方式，即用户选择一幅或多幅具有代表性的实例图像，使用某种相似性度量策略查找与该实例图像相似的图像。

早期的CBIR 系统使用颜色直方图等全局特征进行检索，但由于图像的内容具有歧义性，一幅图像中往往包含多个部分，例如，图1中不仅包含日落，还包含了湖水、树木、远山等内容。

仅使用单一的表示不能充分描述多个部分，更不能准确表示用户感兴趣的部分，也就难以检索包含用户感兴趣部分的图像。

本文首先将图像划分为几个部分，分别提取包含各部分信息的局部特征，作为示例生成图像对应的包，再利用多示例学习的方法从正包和负包中学习用户感兴趣的内容，较好地处理图像的歧义性。

本文提出一种基于多示例学习的图像表示方法，该方法根据图像的区域划分进行特征提取生成多示例包并利用分类算法进行实验。

1多示例学习技术90年代中期，Dietterich 等人［3］对药物活性预测问题进行了研究。

他们试图让学习系统通过对已知的适于以及不适于制药的分子分析，尽可能正确地预测某种新的分子是否适合于制药。

问题是一个药物分子存在一系列可能的低能形态，无法确定在适合制药的分子中起决定作用的具体是哪种低能形态，而若将所有的低能形态都作为正例，会使训练集包含大量的噪音。

为此，Dietterich 等人提出了多示例学习（multi－instance learn-ing ）框架，他们将每个分子作为一个包，将分子的不同低能状态作为包中的示例。

如何利用深度学习算法实现图像检索和推荐深度学习算法在图像检索和推荐方面具有重要应用价值。

深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网络模型来模拟人脑的工作原理，可以从大量的图像数据中学习和提取特征，进而实现高效准确的图像检索和推荐功能。

本文将介绍如何利用深度学习算法实现图像检索和推荐的方法和技术。

深度学习算法在图像检索方面的应用旨在通过对图像的特征进行学习和提取，快速准确地找到与查询图像相似的图像。

首先，需要构建一个深度神经网络模型，如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。

该模型由多个卷积层、池化层、全连接层等组成，能够有效地提取图像的高级语义特征。

然后，需要使用大量的标注图像数据对该模型进行训练，使其学习到图像的特征表示方法。

训练过程通常采用反向传播算法来优化模型参数，使模型能够较好地对图像进行分类和特征提取。

训练好的深度学习模型可以用来提取图像特征向量，通常将全连接层的输出作为特征向量。

在图像检索过程中，首先需要将待查询图像输入到训练好的深度学习模型中，提取其特征向量。

然后，需要计算待查询图像与数据库中每个图像的相似度。

相似度计算常使用余弦相似度或欧氏距离等度量方法。

最后，根据相似度的大小，将数据库中的图像按与查询图像的相似度进行排序，选取与查询图像相似度最高的若干张图像作为检索结果。

通过这种方式，可以实现高效准确的图像检索功能。

深度学习算法在图像推荐方面的应用旨在根据用户的兴趣和行为，推荐与其喜好相似的图像。

推荐系统的关键是准确度和个性化程度。

为了实现准确的图像推荐，首先需要对用户进行特征建模，了解其兴趣和偏好。

可以利用深度学习算法对用户历史行为数据进行学习和建模，例如浏览历史、点赞和评论等信息。

然后，将用户的特征与图像的特征进行匹配，计算用户对不同图像的兴趣度或相似度。

最后，将兴趣度或相似度进行排序，选取与用户兴趣最相似的若干张图像作为推荐结果。

基于场景语义的图像检索新方法李大湘;彭进业;卜起荣【摘要】针对图像的场景语义检索问题,提出一种基于多示例学习(multi-instance learning,MIL)的新方法.首先,该方法将图像当作多示例包,再根据图像的颜色复杂度,设计了自适应JESG图像分割方法,对图像进行自动分割,并提取每个分割区域的颜色-纹理特征,当作包中的示例,将图像检索问题转化成多示例学习问题;然后,利用改进的推土机距离(earth mover distance,EMD)来度量不同多示例包(图像)之间的整体相似度,设计了一种新的惰性MIL算法,用于场景图像检索.基于COREL图像库的对比实验结果表明,设计的示例构造方法与MIL算法都是有效的,且检索精度优于其他同类方法.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2010(032)005【总页数】5页(P1060-1064)【关键词】图像检索;图像分割;多示例学习;场景语义【作者】李大湘;彭进业;卜起荣【作者单位】西北大学信息科学与技术学院,陕西,西安,710069;西北大学信息科学与技术学院,陕西,西安,710069;西北工业大学电子信息学院,陕西,西安,710072;西北大学信息科学与技术学院,陕西,西安,710069【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言随着图像数量的剧增,仅凭人工从海量的图像库中检索感兴趣图像,将不切实际,因此利用图像的颜色、纹理和形状等底层视觉特征的CBIR方法得到迅速发展[1]。

然而,人在判断两幅图像的相似性时,往往并不完全依赖“视觉相似”,而是“语义相似”,即是不是包含相同的主要目标对象或场景类型。

为了克服“语义鸿沟”问题,很多基于高层语义的图像检索方法被提出,并取得了各种不同的检索效果[2]。

场景语义往往由一个或多个区域语义组合而成,例如:Beach场景,一般都包含Sky、Sea与Sands等主要区域。

如果将图像当作包(bag)(即场景语义),分割区域的底层视觉特征,当作包中的示例(instance)(即区域语义)。