【摘 要】
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本文从机器学习角度,分析研究了基于相关反馈的CBIR学习方法及其特点.针对图像检索中存在的训练样本有限等问题,从特征提取与描述、用户查询概念的学习及优化三方面内容,对可
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本文从机器学习角度,分析研究了基于相关反馈的CBIR学习方法及其特点.针对图像检索中存在的训练样本有限等问题,从特征提取与描述、用户查询概念的学习及优化三方面内容,对可能提高CBIR检索性能的学习算法进行了深入探索.首先在有意义区域的分割基础上,基于区域特征描述与表达图像,以提高用户查询描述的准确性;在深入分析未标记样本在学习中的价值问题后,提出基于标记与未标记样本的查询概念半监督学习算法,以克服训练样本有限导致的学习器泛化性能过低问题;最后提出基于主动学习的查询概念优化方法,使得学习器在人机交互过程中快速、准确地收敛于用户定义的查询概念,同时尽量减少学习所需训练样本数量.所有算法进行了大量的实验验证与性能分析.
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