Aktivt lärande har visat sig vara en nyckelteknik för att förbättra innehållsbaserad bildsökning (CBIR). Bland olika metoder, stöd vektor maskin (SVM) aktiv inlärning är populär för dess tillämpning på relevans feedback i CBIR. Det regelbundna SVM-aktiva lärandet har dock två huvudsakliga nackdelar när det används för relevansåterkoppling. För det första lider SVM ofta av att lära sig med ett litet antal märkta exempel, vilket är fallet i relevans återkoppling. För det andra tar SVM aktivt lärande vanligtvis inte hänsyn till redundansen bland exempel, och kan därför välja flera exempel i relevans feedback som är liknande (eller till och med identiska) med varandra. I detta dokument föreslår vi ett nytt system som utnyttjar både halvövervakat kärninlärning och batch-läge aktivt lärande för relevansfeedback i CBIR. Framför allt lär man sig en kärnfunktion först av en blandning av märkta och omärkta exempel. Kärnan kommer sedan att användas för att effektivt identifiera de informativa och varierande exemplen för aktivt lärande via ett minmax-ramverk. En empirisk studie med relevant återkoppling från CBIR visade att det föreslagna systemet är betydligt effektivare än andra state-of-the-art metoder.
Vårt arbete är baserat på min-max syn på aktivt lärande, som först föreslogs i studien av batch-läge aktivt lärande REF.
Semi-supervised SVM batch mode active learning for image retrieval
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}