论文研究集成学习SVM在图像检索中的应用.pdf

提出一种基于SVM和Adaboost集成学习相结合的相关反馈算法。在相关反馈过程中选择最具信息的样本训练支持向量机，可以有效减少相关反馈的次数和所需学习样本的数量，通过两者的互补来有效地提高图像检索的精度。最后提出Adaboost算法对SVM分类器进行加权投票，这样进一步提高了图像检索的性能。实验表明，该方法较好地解决了图像检索中的小样本选择问题，能够显著提高图像检索的效率和性能。