区域图像检索中的AdaBoost反馈学习算法

摘要：

提出了一种基于AdaBoost相关反馈的区域图像检索方法.结合图分割的图像分割算法和多区域匹配方法,利用用户的反馈信息对AdaBoost弱分类器的反复训练,得到一个具有较小错误率的强分类器.将其应用到区域图像检索中从而返回更加精确的查询结果.实验表明(图像数据库大小为10000),基于AdaBoost相关反馈的区域图像检索方法有更好的检索查准率和密集度,优于单一区域的图像比较算法和多区域比较算法.

关键词：区域图像检索、AdaBoost学习、相关反馈

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金50338030;国家自然科学基金60573182;高等学校博士学科点专项科研项目20060183042;吉林省科技发展计划20040531;20060527

在线出版日期：2008-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：230-234