结合SVM的交互式遗传算法及其应用

交互式遗传算法在人机交互过程中 ,用户对每代的所有个体都要进行评估。针对个体数量较大 ,进化代数较多 ,用户容易疲劳这一问题 ,提出了一种改进算法 ,充分利用遗传初始阶段用户所选择的正例和反例信息 ,采用支持向量机构造分类器 ,在整个图像库中找出更多符合分类器的图像加入到遗传过程 ,以扩大遗传操作中好个体的个数 ,加速算法收敛 ,从而减轻用户疲劳 ;同时交互中不断扩大的样本集也使支持向量机分类器更加准确 ,从而建立比较完善的个性化的情感模型。本文将该算法应用于服装图像的个性化情感检索。实验结果表明 ,所提出的方法可以较好地减轻用户疲劳 ,检索出的图像较好地体现用户的个性化情感。