基于样本不平衡与视觉多样性的超平面偏移法

• 作者: 尚永刚 彭晏飞
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 样本不平衡 视觉多样性 二阶段SVM偏移方法 相关反馈 超平面三原则
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 223-227,232
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5386字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.12.047

摘要

在基于内容的图像检索中，支持向量机(SVM)的分类性能不仅受到样本不平衡的影响，而且由于图像的视觉多样性，导致在分类超平面附近找不到正例样本，无法提高分类器性能。针对上述问题，提出一种二阶段的SVM超平面偏移方法。根据样本的不平衡性进行超平面的相对偏移，使得当前超平面向理论的最优超平面移动，以此为基础进行相关反馈，并根据反馈结果运用超平面三原则对当前的偏移超平面再进行偏移，以解决图像的视觉多样性问题，从而得到能够提高检索精度的分类超平面。实验结果证明，与基于SVM的标准图像检索方法相比，该方法能大幅提升样本集的分类性能，使图像的检索精度平均提高16%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭晏飞	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	45	178	8.0	11.0
2	尚永刚	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	2	15	1.0	2.0