基于模糊多类SVM的图像检索相关反馈

摘要：

针对反馈固有的正负样本不对称问题和小样本问题,提出一种基于修正模糊多类SVM(FSVMs)的图像检索相关反馈算法.该算法首先将相关反馈看成一个正样本类和多个负样本类间的多分类问题,并针对原始FSVMs中模糊隶属度存在负值的情况进行了修正;然后,将受限随机选择扩展为多类情况来扩充多类负样本,并以记忆标注的方式降低用户多类标注的疲劳和误差.实验结果表明,该方法能在较少的反馈次数内得到较满意的检索结果.

关键词：模糊多类SVM、多类受限随机选择、记忆性标注、图像检索、相关反馈

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60772122;安徽省教育厅自然科学重点基金资助项目KJ2007A045,KJ2008A033

在线出版日期：2008-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：107-112