计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (18): 182-184.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.18.054
梁竞敏
LIANG Jing-min
摘要: 提出一种基于SVM和Adaboost集成学习相结合的相关反馈算法。在相关反馈过程中选择最具信息的样本训练支持向量机,可以有效减少相关反馈的次数和所需学习样本的数量,通过两者的互补来有效地提高图像检索的精度。最后提出Adaboost算法对SVM分类器进行加权投票,这样进一步提高了图像检索的性能。实验表明,该方法较好地解决了图像检索中的小样本选择问题,能够显著提高图像检索的效率和性能。