%0 Journal Article
%T 基于非对称打包和FSVM的图像检索
%A 邓昌葛
%A 朱俊株
%A 尤庆成
%A 高如如
%J 中国图象图形学报
%D 2010
%R 10.11834/jig.20101114
%X 在图像检索的相关反馈中，引入支持向量机分类方法虽可以提升图像的检索性能，但是传统的支持向量机存在正样本数少、样本非对称、过学习和弱实时性的局限。针对上述问题，提出了一种基于非对称打包的FSVM算法。该算法首先对负样本进行非对称打包处理，最后结合模糊理论与SVM实现图像检索。Corel图片集上的实验表明，当正样本数较小时，该新算法的平均查准率-查全率要优于已有算法。
%K 基于内容的图像检索
%K 非对称打包
%K 模糊支持向量机
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=090482&flag=1