Responssystem för Abstract-Relevance baserade på stödvektormaskiner (SVM) har i stor utsträckning använts i innehållsbaserad bildsökning (CBIR). Resultaten av SVM-baserad relevansåterkoppling är dock ofta dåliga när antalet märkta positiva återkopplingsprover är litet. Detta beror främst på tre orsaker: 1) en SVM-klassning är instabil på ett litet träningsset, 2) SVM:s optimala hyperplan kan vara partiskt när de positiva återkopplingsproven är mycket mindre än de negativa återkopplingsproven, och 3) övermontering sker eftersom antalet funktionsmått är mycket högre än storleken på träningssetet. I detta dokument utvecklar vi en mekanism för att lösa dessa problem. För att ta itu med de två första problemen föreslår vi en asymmetrisk paketeringsbaserad SVM (AB-SVM). För det tredje problemet kombinerar vi den slumpmässiga subrymdsmetoden och SVM för relevansåterkoppling, som kallas slumpmässig subrymdsSVM (RS-SVM). Slutligen, genom att integrera AB-SVM och RS-SVM, byggs en asymmetrisk baging och slumpmässig subspace SVM (ABRS-SVM) för att lösa dessa tre problem och ytterligare förbättra relevans feedback prestanda. Index Terms-Classifier kommitté lärande, innehållsbaserad bildsökning, relevans återkoppling, asymmetrisk baging, slumpmässig subrymd, stöd vektor maskiner.
Tao och Al. REF använde både baging och slumpmässig subrymd för att bygga en SVM-ensemble för att förbättra relevansåterkopplingsprestandan i innehållsbaserad bildsökning.
Asymmetric bagging and random subspace for support vector machines-based relevance feedback in image retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}