基于相关反馈和AdaBoost算法的图像检索的研究与实现

摘要：

　　针对相关反馈技术存在标注样本少，样本正负比例不平衡，特征维数高，导致反馈准确率低，性能不稳定等问题，文中结合相关反馈机制和AdaBoost算法提出了一种有效的算法。由支持向量机作为每轮用户反馈时AdaBoost算法的弱分类器训练强分类器，并且存储每轮反馈训练的强分类器和它对应的训练信息，模拟AdaBoost算法的权值调整思想，更新总的分类器和下一轮训练样本集，结合AdaBoost算法的择优选择思想，对颜色、纹理和组合特征采用分开训练、择优选择策略。结果表明，该方法有效的提高了系统的检索性能。

关键词： 相关反馈机制 图像检索 AdaBoost算法 支持向量机 强分类器

作者: 王晓峰 王修柱

作者单位: 上海海事大学信息工程学院,上海201306

会议类型: 国内会议

会议名称: 第8届全国计算机支持的协同工作学术会议(CCSCW-2012)暨全国第23届计算机技术与应用学术会议(CACIS-2012)

会议地点: 威海

会议语种:中文

页码: 338-344

在线出版日期: 2012-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）