Abstract-Under de senaste åren har en mängd relevanta återkopplingssystem utvecklats för att förbättra prestandan för innehållsbaserad bildsökning (CBIR). Med tanke på användarens feedbackinformation är nyckeln till ett RF-system hur man väljer en delmängd av bildfunktioner för att konstruera en lämplig olikhetsåtgärd. Bland olika RF-system är partisk diskriminant analys (BDA) baserad RF en av de mest lovande. Det baseras på observationen att alla positiva prov är likadana, medan i allmänhet varje negativt prov är negativt på sitt eget sätt. För att använda BDA är dock problemet med små provstorlekar (SSS) en stor utmaning, eftersom användarna tenderar att ge ett litet antal återkopplingsprover. För att undersöka lösningar på denna fråga föreslår detta dokument en direkt kärn BDA (DKBDA), som är mindre känslig för SSS. En inkrementell DKBDA (IDKBDA) utvecklas också för att påskynda analysen. Experimentella resultat rapporteras på en verklig bildsamling för att visa att de föreslagna metoderna överträffar den traditionella kärnan BDA (KBDA) och stödvektormaskinen (SVM) baserade RF-algoritmer.
Till exempel använde REF LDA i relevans feedback steg för att välja en delmängd av bildfunktioner för att konstruera en lämplig olikhet åtgärd.
Direct kernel biased discriminant analysis: a new content-based image retrieval relevance feedback algorithm
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}