自然邻居图在流形排序图像检索中的应用

"论文研究-基于自然邻居流形排序图像检索技术研究.pdf" 本文探讨了流形排序在图像检索领域的应用，特别关注了流形排序算法对底层图结构的依赖性。流形排序是一种半监督学习方法，它在处理非线性数据分布时展现出强大能力。然而，传统的流形排序算法往往受限于K近邻（KNN）图的构建，该图的性能易受参数k选择的影响，可能导致检索效果不理想。 为解决这个问题，研究者提出了一种新的图结构——自然邻居图。自然邻居图能更好地适应数据流形的复杂结构，其构建过程无需预先设定参数k。这种图的构建基于数据点的局部几何特性，能够更精确地反映数据点之间的相似度关系，从而提高流形排序的准确性。 在图像检索的框架下，将自然邻居图应用于流形排序算法，实验结果表明，这种方法相较于基于KNN的流形排序，能获得更好的检索效果。这是因为自然邻居图能够更准确地捕捉到图像数据的内在结构，特别是在处理高维和非线性的图像特征时，其优势更为明显。 此外，文中还提到了该研究受到国家自然科学基金和重庆市自然科学基金的资助，由朱庆生教授、陈治硕士研究生和张程副教授共同完成。他们分别在面向服务的软件工程、机器学习、数据挖掘以及移动智能等领域有深入的研究背景。 论文详细分析了自然邻居图的构建过程，以及如何将其与流形排序相结合。通过对比实验，验证了新方法的有效性，并提供了性能指标的对比，进一步证明了自然邻居流形排序在图像检索任务中的优越性。该研究对于改进图像检索系统的性能，尤其是处理大规模、高复杂性的图像数据库，具有重要的理论和实践意义。