集成学习SVM在图像检索中的应用

• 作者: 梁竞敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 基于内容的图像检索 支持向量机 集成学习 相关反馈 Adaboost算法
• 年，卷（期）: 2009,（18）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 182-184,230
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4286字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.18.054

摘要

提出一种基于SVM和Adaboost集成学习相结合的相关反馈算法.在相关反馈过程中选择最具信息的样本训练支持向量机,可以有效减少相关反馈的次数和所需学习样本的数量,通过两者的互补来有效地提高图像检索的精度.最后提出Adaboost算法对SVM分类器进行加权投票,这样进一步提高了图像检索的性能.实验表明,该方法较好地解决了图像检索中的小样本选择问题,能够显著提高图像检索的效率和性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁竞敏	广东女子职业技术学院艺术设计与信息技术系	20	81	6.0	8.0