%0 Journal Article %A 邬俊 %A 鲁明羽 %A 刘闯 %T 基于混合学习框架的SVM反馈算法研究 %D 2010 %R %J 电子学报 %P 2101-2106 %V 38 %N 9 %X 基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)理论的相关反馈技术是可有效提高图像检索性能的重要手段之一。然而,大多数SVM反馈算法普遍受到小样本问题的制约。本文综合了集成学习、半监督学习和主动学习三种方法的技术特点,提出一种混合学习框架下的SVM反馈算法。该算法在Boosting迭代过程中使用了未标记图像,以增加个体SVM之间的差异,从而获得高效的集成学习模型。同时,高效的集成学习模型更有利于寻找富有信息(mostinformative)图像,从而也提高了用户主动反馈的效率。实验结果及对比分析表明,混合学习策略可有效改进相关反馈的性能。 %U https://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/article_232.shtml