一种改进的SVM相关反馈图像检索方法

• 作者: 丁明跃 周成平 王昱 胡莹
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 支持向量机 统计学习理论 机器学习 图像检索
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 251-254
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2005.01.084

摘要

提出了一种改进的支持向量机SVM(Support Vector Machine)的相关反馈图像检索方法.在这种方法的交互过程中,SVM分类器不仅对本次反馈过程中用户所提交的标记的正例和反例样本进行学习,还对历次反馈过程中的正例和反例样本进行学习,并根据训练后的分类器进行检索.实验结果表明,该方法在样本集非常小的情况下,仍可以检索出较多的相关图像,在有限训练样本情况下具有良好的推广能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁明跃		4	33	3.0	4.0
2	胡莹		1	8	1.0	1.0
3	王昱		3	31	3.0	3.0
4	周成平		4	44	4.0	4.0