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文檔簡介
1、基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)是計(jì)算機(jī)視覺和其它計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),但圖像的低層特征與高層語義之間的巨大語義鴻溝束縛了CBIR的發(fā)展?;谥С窒蛄繖C(jī)(SVM)的相關(guān)反饋機(jī)制被認(rèn)為是一種可以有效跨越該鴻溝的策略,但這種方法沒有利用未標(biāo)記樣本的隱含信息。為更好地利用這些信息,本論文提出將直推式支持向量機(jī)(TSVM)作為反饋過程中的學(xué)習(xí)算法,并在此基礎(chǔ)上展開進(jìn)一步研究,主要包括以下三方面的內(nèi)容:
第一,將TSVM引入到CBIR
2、問題中。相比于SVM,TSVM具有更強(qiáng)的泛化能力,因此TSVM應(yīng)用于CBIR是可行的;分析圖像檢索問題的需求,選擇非漸進(jìn)的TSVM逼近算法作為反饋過程中的學(xué)習(xí)算法;根據(jù)TSVM獲得較好應(yīng)用的文本分類問題中所用特征向量的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種顏色稀疏特征,并將其與紋理特征結(jié)合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明無論選取SVM或TSVM進(jìn)行學(xué)習(xí),本文提出的混合特征在檢索效果上都是最好的。
第二,將TSVM引入到CBIR的同時也產(chǎn)生了一些新問題,這些問題主要有
3、TSVM的檢索結(jié)果并沒有明顯好于SVM,TSVM學(xué)習(xí)所需的時間遠(yuǎn)多于SVM,TSVM的分類性能隨反饋次數(shù)增加沒有明顯改進(jìn)。為此引入主動學(xué)習(xí)和增量學(xué)習(xí)來解決這些問題。通過主動學(xué)習(xí)選擇分類器置信度最低的樣本提供給用戶進(jìn)行標(biāo)記,通過增量學(xué)習(xí)可以將用戶前幾次提供的反饋信息加以利用。以上的改進(jìn)取得了令人滿意的結(jié)果,同時也說明TSVM可以在文本分類以外的領(lǐng)域獲得良好應(yīng)用。
第三,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個基于TSVM的檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)將本論文提出的
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