基于LBSVM机器学习的相关反馈图像检索

被引：7

作者：

欧阳军林

刘建勋

曹步清

机构：

[1] 湖南科技大学计算机科学与工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2009年 / 02期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

相关反馈; 机器学习; Boosting方法; 图像检索;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

基于机器学习的相关反馈技术是基于内容的图像检索研究的热点。由于基于SVM的相关反馈技术存在样本数量少,样本正负比例不平衡,反馈准确率低等问题,文中先对Boosting方法进行改进,提出了用先验知识的Boosting方法与SVM结合的短期机器学习相关反馈方法(BSVM);在此基础上为进一步提高系统反馈速度与准确率,通过保存训练好的分类器和它对应的样本,提出了基于长期机器学习的相关反馈方法(LBSVM)。文中提出的两种方法与其它方法进行了比较实验,结果表明,该方法优于其它方法。

引用

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