一种基于SVM和主动学习的图像检索方法

发布时间：2017-10-19 22:38

  本文关键词：一种基于SVM和主动学习的图像检索方法

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【摘要】：主动学习已被证明是提升基于内容图像检索性能的一种重要技术。而相关反馈技术可以有效地减少用户标注。提出一种主动学习算法,带权Co-ASVM,用于改进相关反馈中样本选择的性能。颜色和纹理可以认为是一张图片的两个充分不相关的视图,分别计算颜色和纹理两种特征空间的权值,并在两种特征空间上分别进行SVM学习,对未标注样本进行分类;为了减少反馈样本的冗余,提出一种K-means聚类的主动反馈策略,将未标注样本返回给用户标注。实验表明,该图像检索方法有较高的准确性,并且有不错的检索效果。
【作者单位】： 重庆大学计算机学院;重庆市广播电视大学理工学院;
【关键词】： 主动学习 支持向量机 K-means 相关反馈 图像检索
【基金】：中国博士后科学基金资助项目(No.20070420711) 重庆市科委自然科学基金计划资助项目(No.2007BB2372)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1前言目前,基于内容图像检索(Content-based Image Retriev-al)存在的主要问题是底层图像特征到高层语义特征的映射问题,以及用户的主观性问题,称之为语义鸿沟问题[1-4]。为了更好地解决这个问题,在20世纪90年代末期,相关反馈(Rele-vance feedback)被引入到基于内容图像检索

【共引文献】

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本文编号：1063777