浅析CBIR中基于SVM的相关反馈算法
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2008-05-05
10:18:02
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浅析 CBIR 中基于 SVM 的相关反馈算法
摘要: 在当今的图像管理和网络搜索中，基于内容的图像获取收到越来越多的关注。在最近的几年里，为
了 获 取 用 户 的 喜 好 和 促 进 CBIR （ content-based image retrieval ） 系 统 性 能 的 提 升 ， 相 关 反 馈
（RF，relevance feedback）作为一种重要的工具被提出并发展。SVM 在最近的几年内是一种非常流行的
小样本学习方法。由于它具有较强的泛化能力，所以在不同的应用程序中可以得到顶级的性能。本文主要
介绍了一些基于 SVM 的相关反馈算法，着重从其发展过程，具体算法描述和优缺点来进行整体介绍。
关键字：CBIR，RF，SVM
1.介绍
CBIR
[1]
是一种从图像数据库中获取图像的技术，被获取的图像和用户提交的查询图像
具有语义相关性。这种方法是采用基于可视化特征的方法来表达图像。这些可视化特征可
以自动地从图像中抽取，比如颜色、纹理和形状。然而低水平的图像特征和高水平的语义
理解之间的差距成为影响系统性能提升的瓶颈。 RF
[2]
是一种有缩短两者之间差距和提升
CBIR 系统性能的有效的方法。RF 通过要求用户来语义地对反馈进行正或者负的分类的方
法来关注用户和搜索引擎之间的交互。基于用户的反馈信息，RF 方案核心的问题是如何快
速地构建一个合适的分类器。然而这种构建过程和传统的分类过程有很大的不同之处，因
为用户不喜欢提供大量的反馈信息。因此在 RF 过程中，小样本的学习方法将会是一种非
常有前途的方法。
SVM
[3]
是一种近几年用的比较流行的小样本学习方法，由于它具有较强的泛化能力所
以可以获得较高的性能。SVM 通过最小化 VC 维和达到最小结构化风险来获得模式分类问
题的非常好的性能。基于 SVM 的 RF 非常流行是因为在训练集小的情况下获得的性能可以
优于其他分类器。接下来的内容安排如下：通过介绍几个典型的基于 SVM 的 RF 的演变过
程中的几个方案来认识 SVM 和 RF 结合的方法。主要的有传统的 SVM-based RF
[4]
、SVM
-based RF
[5]
、正交补构成分析（orthogonal complement component analysis , OCCA ）
[6]
、Kernel empirical OCCA( KEOCCA )
[6]
。
2.算法介绍
2.1 传统的 SVM-based RF 算法
[4]
在处理反馈的过程中，用户可以标记一个图像相关或者不相关。考虑到把初次结果的
Top 作为训练数据集，可以用 SVM 来实现分两个类的学习算法，并且构造一个合适的分类
器来表达用户的查询概念。在这之后，其他图像可以分类为相关类和不相关类，这主要是
有各个图像距离分类超平面的距离来确定的。这种距离确定类型的方法可以获得较好的结
果。具体过程如下：
⑴通过传统的方法进行检索。
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