图像检索中一种有效的半监督主动相关反馈方案

在交互式图像检索中，基于支持向量机((supportvectormachines,svm)理论的主动反馈技术扮演着重要角色。然而，现有的svm主动反馈方法普遍受到小样本问题、不对称分布问题以及样本冗余性等问题的制约。提出两种新颖策略以应对上述问题:(1)针对相关反馈的技术特点，提出了非对称半监督学习框架，该框架采用不同的学习方法为语义相关类和无关类挑选未标记图像，以有效增强svm的泛化能力;(2)设计了基于代表性度量的主动采样方法，该方法不仅能够从未标记数据中鉴别出富有信息(mostinformative)图像，而且确保了待标记图像之间具有较大的差异性。实验结果及对比分析表明，所提方案明显优于其它同类算法。