【摘 要】
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针对半监督学习算法在图像分割中的应用,提出了一种基于流形插值的半监督图像分割方法.该方法将分类问题看作一个流形上的函数的插值问题,通过优化某些系数来更好地拟合数据.
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所智能感知与图像理解教育部重点实验室
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针对半监督学习算法在图像分割中的应用,提出了一种基于流形插值的半监督图像分割方法.该方法将分类问题看作一个流形上的函数的插值问题,通过优化某些系数来更好地拟合数据.该算法采用稀疏图可解决大规模矩阵特征值和特征向量的求解.但是,对于图像分割来说,构造稀疏图的运算时间较长,针对这一问题,提出采用Nystr(o)m逼近方法来降低计算复杂度.合成纹理图像分割结果验证了该算法可获得良好的分割质量,结合Nystr(o)m逼近方法在保证分割质量的前提下从很大程度上提高了计算效率.
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