一种基于SVM和主动学习的图像检索方法

• 作者: 刘君 张玉芳 熊忠阳 王银辉 陈卓
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 主动学习 支持向量机 K-means 相关反馈 图像检索
• 年，卷（期）: 2010,（24）
• 页码范围: 193-196
• 分类号: TP391
• 字数: 4993字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.24.058

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘君	重庆大学计算机学院	21	145	7.0	11.0
3	熊忠阳	重庆大学计算机学院	135	2447	25.0	44.0
4	王银辉	重庆大学计算机学院	17	113	6.0	9.0
5	张玉芳	重庆大学计算机学院	125	2737	26.0	48.0
8	陈卓	重庆大学计算机学院	30	113	6.0	9.0