图像检索中基于最大信息获取量的主动学习算法

• 作者: 徐杰 施鹏飞
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 主动学习 基于内容的图像检索 相关反馈 支撑向量机 相似性测度
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 页码范围: 431-435
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 667字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2004.04.008

摘要

本文提出一种基于内容的图像中的主动学习算法. 首先用支撑向量机学习得到初始查询概念, 然后用相似性测度对其进行检验, 选取信息量最大的样本来请求用户标记, 最后在相关反馈的迭代优化过程中获取用户的图像查询概念. 算法通过支撑向量机二值分类器与相似性测度2种不同学习模型的融合, 来减轻它们各自所存在的模型偏置. 实验结果显示, 所提算法能够显著提高图像检索的精确度, 在少量的反馈迭代之后即能准确地获取目标概念.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施鹏飞	上海交通大学电子信息与电气工程学院	194	4457	36.0	59.0
2	徐杰	上海交通大学电子信息与电气工程学院	12	229	6.0	12.0