發(fā)布時間：2017-10-19 22:38

  本文關鍵詞：一種基于SVM和主動學習的圖像檢索方法

  更多相關文章： 主動學習 支持向量機 K-means 相關反饋 圖像檢索

【摘要】：主動學習已被證明是提升基于內容圖像檢索性能的一種重要技術。而相關反饋技術可以有效地減少用戶標注。提出一種主動學習算法,帶權Co-ASVM,用于改進相關反饋中樣本選擇的性能。顏色和紋理可以認為是一張圖片的兩個充分不相關的視圖,分別計算顏色和紋理兩種特征空間的權值,并在兩種特征空間上分別進行SVM學習,對未標注樣本進行分類;為了減少反饋樣本的冗余,提出一種K-means聚類的主動反饋策略,將未標注樣本返回給用戶標注。實驗表明,該圖像檢索方法有較高的準確性,并且有不錯的檢索效果。
【作者單位】： 重慶大學計算機學院;重慶市廣播電視大學理工學院;
【關鍵詞】： 主動學習 支持向量機 K-means 相關反饋 圖像檢索
【基金】：中國博士后科學基金資助項目(No.20070420711) 重慶市科委自然科學基金計劃資助項目(No.2007BB2372)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1前言目前,基于內容圖像檢索(Content-based Image Retriev-al)存在的主要問題是底層圖像特征到高層語義特征的映射問題,以及用戶的主觀性問題,稱之為語義鴻溝問題[1-4]。為了更好地解決這個問題,在20世紀90年代末期,相關反饋(Rele-vance feedback)被引入到基于內容圖像檢索

【共引文獻】

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本文編號：1063777