一种基于SVM和主动学习的图像检索方法

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基于SVM的图像目标检测方法研究

基于SVM的图像目标检测方法研究图像目标检测是计算机视觉领域中的重要问题之一。

它的目的是从图像中识别出特定的目标或物体，以实现自动化处理。

近年来，支持向量机（SVM）成为了目标检测中的重要算法之一，因为它可以在不需要复杂的预处理的情况下进行目标分类和定位。

一、SVM基本原理SVM是一种有监督的学习算法，其基本原理是通过寻找能够清晰划分不同类别之间的超平面来进行分类。

这个超平面被称为决策边界，可以将不同类别的实例分开。

SVM的目标就是寻找到这个最优的超平面。

对于一个二分类问题，我们假设有$m$个样本组成的训练集$D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),…,(x_m,y_m)}$，其中$x_i$是一个$n$维的向量，表示该样本在$n$个特征维度上的取值，$y_i$表示其所属的类别，$y_i=-1$或$1$。

SVM 的优化问题可以表达为：$$\begin{aligned} \min_{\omega,b}\frac{1}{2}\|\omega\|^2+C\sum_{i=1}^m\xi_i \\ s.t.~y_i(\omega x_i+b)\geq 1-\xi_i \\\xi_i\geq0,~i=1,2,…,m \end{aligned}$$其中，$\omega$是一个$n$维向量，$b$是一个常数，$\xi_i$是松弛变量，$C$是一个超参数，用于平衡分类正确和误分的权重。

该问题的解就是最优的决策边界，也就是我们需要找到的 SVM模型。

二、图像目标检测中的SVM应用在目标检测中使用SVM算法，通常需要通过以下步骤进行。

1. 特征提取在检测图像中的目标时，首先需要从图像中提取出有效的特征向量。

这些特征向量通常包含了目标的形状、纹理、亮度等方面的信息，它们是SVM分类的输入。

2. 训练SVM模型通过将目标与非目标的特征向量提交给SVM算法进行训练，可以利用SVM构建一个分类模型。

在训练阶段中，通常使用交叉验证等技术来选择SVM模型的参数，以获得更好的性能。

高效的基于SVM的图像检索算法研究

高效的基于SVM的图像检索算法研究随着数字图像的广泛应用和图片数量的不断增加，如何快速高效地检索和匹配图像成为了一个重要问题。

传统的基于关键词、颜色直方图等方法往往无法满足复杂场景下的需求，因此基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的图像检索算法受到越来越多人的重视。

SVM是一种常用的监督学习算法，能够对非线性数据进行分类，常见的应用包括文本分类、图像识别等。

从图像检索的角度来看，SVM算法可以将每个图像表示为一个特征向量，然后利用该向量在训练集中进行分类和匹配。

具体来说，基于SVM的图像检索算法主要分为以下几个步骤：1. 特征提取在将图像转换为向量之前，首先需要对图像进行特征提取。

通常采用的方法包括SURF、SIFT、HOG等。

SURF（Speeded Up Robust Features）是一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）的改进算法，具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。

SIFT是一种基于尺度空间的局部特征提取算法，对旋转、缩放、亮度变化等具有较好的不变性。

HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种基于梯度直方图的图像特征提取方法，常用于人体检测、车辆检测等应用场景。

2. 特征向量表示将提取出的特征表示为向量，通常是将其进行归一化和降维处理。

常用的降维方法包括主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）等。

3. 训练SVM模型将特征向量输入SVM模型中进行训练，得到一个分类器。

4. 图像检索将待检索图像转换为特征向量，然后利用训练好的分类器进行匹配和检索。

除了基础的SVM算法之外，还有许多基于SVM的图像检索算法的衍生和改进，比如利用多种特征进行融合、增加正则化项、改进核函数等。

基于SVM算法的图像识别研究

基于SVM算法的图像识别研究近年来，随着计算机技术的不断发展，图像识别技术已经逐渐成为了一个热门的领域。

在这个领域中，SVM算法作为一种常用的算法，被广泛应用于各种图像识别任务中。

本文将重点探讨基于SVM算法的图像识别研究，并分析其在实际应用中的优缺点。

一、SVM算法简介SVM（Support Vector Machine）是一种用于分类和回归分析的监督学习算法。

它的主要思想是通过寻找能够最大化分类边界的超平面来实现分类任务。

与传统的分类算法相比，SVM算法具有以下几个优点：1. 在高维空间中的效果较好：对于维度较高的数据，传统的分类算法往往会遇到维度灾难的问题。

而SVM算法可以在高维空间中很好地处理这类问题。

2. 避免了局部极小值的问题：在迭代寻找最佳分类超平面的过程中，SVM算法能够克服局部极小值的问题，从而找到全局最优解。

3. 能够处理非线性问题：通过使用核函数（Kernel Function），SVM算法可以将非线性问题转化为它们的对偶形式，并在对偶空间中实现分类。

二、基于SVM算法的图像识别研究1. 图像分类图像分类是图像识别技术的一个重要应用领域。

传统的图像分类方法主要采用特征工程的方法，即对图像进行预处理，提取出其中的特征，然后使用分类算法进行分类。

SVM算法在图像分类中广泛应用，其主要优点是能够处理高维数据，并且能够处理非线性数据。

2. 人脸识别人脸识别是图像识别技术中的一个热门应用领域。

基于SVM算法的人脸识别方法主要分为两种：一是利用SVM算法进行分类，二是使用SVM算法进行特征提取。

对于第一种方法，需要使用特征工程方法先提取出人脸图像的特征，然后将这些特征作为输入数据，使用SVM算法进行分类。

第二种方法则是使用SVM算法进行特征提取，将提取出的特征作为输入数据，然后使用其他的分类算法进行分类。

3. 智能交通系统在智能交通系统中，图像识别技术被广泛应用。

基于SVM算法的智能交通识别系统主要用于车辆识别和车牌识别。

基于主动学习的图像检索与分类方法研究

基于主动学习的图像检索与分类方法研究摘要：随着互联网技术的快速发展，图像数据的数量迅速增长，如何高效地进行图像检索与分类成为了一个重要的研究方向。

本文将关注于基于主动学习的图像检索与分类方法的研究，主动学习通过利用用户的反馈信息来改善机器学习算法的性能，从而提高图像检索与分类的准确性和效率。

本文将首先介绍主动学习的基本概念和原理，然后探讨基于主动学习的图像检索与分类方法的设计和应用，最后分析主动学习在图像检索与分类中的优势和不足，并展望未来研究的方向。

1. 引言图像检索与分类是计算机视觉领域的核心任务之一，其旨在根据图像的内容和特征，实现对图像的自动化管理和处理。

然而，由于图像数据的复杂性和多样性，传统的图像检索与分类方法在处理大规模图像数据时存在诸多挑战。

主动学习作为一种半监督学习方法，通过主动地选择具有代表性的样本来改善机器学习算法的性能，从而在图像检索与分类任务中取得了显著的成果。

2. 主动学习的基本概念和原理主动学习是一种主动交互式学习方法，其基本思想是根据模型的预测不确定性或错误性，选择样本进行标注或查询用户反馈，以从未标注的数据中获取有价值的信息。

主动学习主要包括数据选择和模型更新两个步骤。

数据选择阶段通过选择具有不确定性的样本来进行标注或查询用户反馈，以丰富训练数据集；模型更新阶段通过使用新标记的数据来更新模型参数，以提高模型的泛化能力。

3. 基于主动学习的图像检索与分类方法的设计与应用基于主动学习的图像检索与分类方法主要包括以下几个步骤：数据预处理、初始训练、主动学习训练和分类预测。

数据预处理阶段通过图像的预处理和特征提取来获取图像的特征向量，以便后续的训练和预测。

初始训练阶段通过使用一部分已标注的数据来训练初始模型，为主动学习提供基础。

主动学习训练阶段通过选择具有不确定性的样本进行标注或查询用户反馈，并使用这些新标记的数据来更新模型参数，以改善模型的性能。

分类预测阶段采用更新后的模型对未标记的数据进行预测和分类。

一种基于显著点和SVM相关反馈的图像检索方法

一种基于显著点和SVM相关反馈的图像检索方法
基于显著点和SVM相关反馈的图像检索方法是一种高效、精确的图像检索方法。

该方法利用图像中的显著点作为特征点，使用支持向量机（SVM）分类器进行判别分类，并利用相关反馈策略不断优化结果，提高检索结果的准确性和精度。

首先，该方法通过提取图像中的显著点作为特征点，并建立起一套有效的特征描述方法。

该方法考虑到了不同图片之间的差异性，并针对每一张图像自适应地调整特征点的数量和描述子的维度，从而提高整个检索系统的效率。

其次，检索系统利用SVM分类器进行判别分类，通过对每个图像进行特征分类，让图像得到一个语义上的标签。

这个标签与其他图片的标签进行比较，标签相似的图片得分高，标签不同的图片得分低，通过此种方法，我们可以快速地得到我们所需要的图像。

最后，该方法采用相关反馈策略不断地优化检索结果，提高检索结果的准确性和精度。

根据用户的反馈信息，系统将用户选择的图像与当前的检索结果进行比较，分析差异性，并根据分析结果调整关键点的权值和特征的选择，不断推进检索系统的优化。

通过多轮的反馈迭代，系统不断地优化结果，最终达到用户所需要的检索效果。

综上所述，基于显著点和SVM相关反馈的图像检索方法整合了多种技术，不仅高效，而且精确，适用于各种复杂的图像检
索场景。

同时，该方法具有很强的可拓展性和可适应性，在未来的图像检索领域中有着广泛的应用前景。

一种新的基于SVM的相关反馈图像检索算法_许月华

本文提出了一种新的基于的相关反馈算法。

我们SVM 认为检索过程中的样本集合是一个动态增长的集合。

对于用户每次反馈的图像，可以分为感兴趣的样本正例和不感兴()趣的样本反例两类，用来更新原有的样本集合。

通过不断()的积累，样本集合会逐渐达到学习的要求，从而解决SVM 上述算法中样本不足的困难。

本文算法的第个改进之处在2于考虑了检索过程中历史信息的利用。

每一次新的反馈之后，旧的权值经过衰减和新的权值共同决定图像库中所有图像的排序。

实验结果证明了文中算法的有效性和系统检索能力的提高。

支持向量机1 (SVM)给定线性可分样本(x i ,y i …),i=1,,N, y i ∈，，{-11}x i ∈R d 。

0b w x+=⋅假定某个超平面可以将正例与反例分开称之为(()g x b w x =+⋅分类超平面，对应分类函数为。

最优分类) 面是令正例和反例之间的距离最大化的分类超平面。

将g(x )w 归一化之后，求解最优分类面的问题等价于最小化，目标函数为：2min ()12w w Φ= (1)()10i i y w x b ⋅+−≥公式的约束条件为：(1)i=1, 2, … , N i α定义个算子N Lagrange ，i=1,…。

求解该二次优化, N ∑==N i i i i x w y 1αx i 问题，可以得到最优分类面，其中，是位于分类间隔面上的样本，称为支持向量。

分类函数为：()()b y sign f x x x i i i i +•=∑α (2)在数据不是线性可分的情况下，一方面，引入惩SVM 罚系数和松弛系数C ξi ，…，修改目标函数为：i=1, , N()()()11,2Ni C w w w φξ•=+∑⋅(3)另外，注意到公式中仅仅出现了点积的形式(2)xx ji •。

假设先将数据映射到某个欧氏空间，映射ψ：H ψ : R d →H ()()i j x x Ψ•Ψ则公式中的点积转化为中的点积。

基于SVM的图像识别技术研究及应用

基于SVM的图像识别技术研究及应用机器学习近几年在计算机科学领域中得到了广泛的应用，其中基于支持向量机（SVM）的图像识别技术也越来越受到了关注。

本文将介绍SVM图像识别技术的基本原理、算法流程和应用场景。

一、SVM图像识别技术的基本原理SVM是一种常用的机器学习算法，它能够对数据进行分类和回归分析。

SVM图像识别技术是基于SVM对图像进行分类，在各个领域中都有着广泛的应用。

其基本原理是将数据映射到高维空间中，从而将不同类型的数据分离开来。

在使用SVM进行图像分类时，需要准备一组标记好的训练样本，这些样本的输入为图像，而输出为对应的标签。

通过对训练样本进行分析和学习，SVM可以得出一组分类规则，然后应用这些规则对未知样本进行分类。

二、SVM图像识别技术的算法流程SVM图像识别技术的算法流程可以分为以下步骤：1、图像特征提取首先需要从输入的图像中提取出鲜明、有代表性的特征，用于描述图像的特点。

通常会选取SIFT、HOG、LBP等算法进行特征提取。

2、训练数据准备将特征提取出来的数据分为不同类别，然后选取一部分进行训练，训练数据的标签即为对应的类别。

3、模型训练使用选择好的SVM算法对训练数据进行训练，根据输出结果的反馈进行参数调整，以求得最佳的分类模型。

4、模型测试使用另一部分数据进行模型测试，检验模型的准确性和可靠性。

5、应用当模型的准确性达到要求后，就可以将其应用于实际的场景中进行图像识别任务。

三、SVM图像识别技术的应用场景1、人脸识别在人脸识别中，SVM可以用于人脸检测和人脸识别任务，通过训练模型对输入图像中的人脸进行自动识别。

这种技术被广泛用于人脸门禁系统、人脸支付系统等领域。

2、车型识别在交通领域中，SVM图像识别技术可以应用于车型的识别。

通过对车辆图像中的特征进行提取和分析，对不同型号的汽车进行准确的识别。

这种技术对于交通监管和追踪犯罪嫌疑人等任务都有着重要的作用。

3、医学图像识别在医学领域中，SVM图像识别技术可以应用于医学图像的诊断和分析。

基于图像注释与检索的SVM应用研究

基于图像注释与检索的SVM应用研究摘要：基于内容的图像检索技术产生时代背景、研究过程、目前研究程度及相关技术，本文进行了研究。

论述了SVM的技术原理；并综述了前人对SVM应用在图像标注检索上做相关工作，对这些工作的优缺点通过分析比较，引出以后研究需要解决的问题和有益可行的方法。

在前人的成功经验的基础上，该文提出了一种新的算法：多个SVM与主动学习能够增强检索性能，每个SVM的分类结果可以通过不同的计算确信度方法来评估，以达到很好的效果。

关键词：SVM 图像检索图像标注1 图像检索综述随着多媒体技术的快速发展以及网络和生活中图像数据的大量涌现，在多媒体技术研究中，大家关心的热点问题是如何从中快速、有效地找到有用的图像，在这样的背景下就产生了图像检索。

图像检索发展阶段划分一般为基于文本、内容、语义。

图像检索方法基于文本的大家都很熟悉了，需要每幅图片都提前用关键字标注，我们常用的google、yahoo、baidu都是这种用文本检索的方式。

它的优点是检索简单方便人性化，但是缺点就是简单的文本难以充分表达图像丰富内容、人为标注主观性比较大，另外对于大型的图像数据集，手工标注效率太低。

因此，如何快速、有效地实现对图像的自动语义标注就变得很必要。

于是基于内容的图像检索技术就产生了，它首先提取图像的低层特征，通过计算图像库中图像低层特征与查询图像低层特征之间的相似度获得最终的检索结果。

CBIR的优点是用低层特征取代了文本来表示图像的内容，能够自动进行图像匹配，无需要求图像库中的图像必须含有本文标记。

缺点也很明显就是低层视觉特征与人类的视觉机制明显不一致，高、低层语义特征之间存在很大的语义差异，比如语义特征和语义概念并非一一对应，比如草地树叶都是相同的绿色，但语义不同。

即使语义概念相同，其低层特征也不一定相同，如苹果有红色的也有绿色的。

因此如何缩小“语义鸿沟”，建立低层特征与高层语义之间的关联是目前需要迫切需要解决的问题。

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Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｐｅｅｄａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄ
第３３卷第ｌ２期
２０１６年１２月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏ１．３３Ｎｏ．１２
Ｄｅｃ动学习的图像检索方法术
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３６９５．２０１６．１２．０７０
ＩｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＳＶＭａｎｄａｃｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇ
王新建，罗光春，秦科，陈爱国，赖云一
（电子科技大学计算机科学与工程学院，成都６１１７３１）
摘
要：为了提高图像检索的速度和准确性，提出了一种基于ＳＶＭ和主动学习的图像检索方法。该方法分为
两个阶段：第一阶段用Ｋ — ｍｅａｎｓ聚类算法在图像数据库中找出代表性样本，有效地缩小了目标图像的查找范围；第二阶段通过对未标注样本与分类边界之间的距离以及其近邻密度进行综合评价，选出最有价值的关键性样本
ｏｎＳＶＭａｎｄａｃｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇ．Ｉｔｉｎｖｏｌｖｅｄｔｗｏｓｔａｇｅｓ．Ｆｒｉｓｔｌｙ．ｉｔｕｔｉｌｉｚｅｄＫ— ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｉｆｎｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｓａｍ— ｐｉｅｓｆｒｏｍｔｈｅｉｍａｇｅｄａｔａｂａｓｅ，ｗｈｉｃｈｍａｙｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｓｅａｒｃｈｒａｎｇｅ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｔｕｓｅｄａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｔｏｔｈｅｕｎｌａｂｅｌｅｄｓａｍｐｌｅｓｂｙｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅｏｆｔｈｅｓａｍｐｌｅｓｗｉｔｈｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｂｏｒｄｅｒａｎｄｉｔｓｎｅｉｇｈｂｏｒｄｅｎｓｉｔｙ．ｔｈｅｎｓｅｌｅｃｔｅｄｔｈｅｍｏｓｔｖａｌｕａｂｌｅｓａｍｐｌｅｓａｓｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓ，ｗｈｉｃｈｍｉｇｈｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｉｆｅｒａｃｈｉｅｖｅｈｉｇｈｅｒａｃｃｕｒａｃｙｂｙａｓｍａｌｌｎｕｍｂｅｒｏｆｆｅｅｄ —
作为训练样本，使得分类器可以通过较少的反馈次数快速达到较高的准确性。实验表明，该算法可以有效提高
图像的检索性能。
关键词＝．图像检索；ＳＶＭ；主动学习；Ｋ — ｍｅａｎｓ；代表性样本；关键性样本
中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ３６９５（２０１６）１２－３８３６ — ０３
ＷａｎｇＸｉｎｊｉａｎ，ＬｕｏＧｕａｎｇｅｈｕｎ，ＱｉｎＫｅ，ＣｈｅｎＡｉｇｕｏ，ＬａｉＹｕｎｙｉ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１１７３１，Ｃｈｉｎａ）
ｂａｃｋｔｉｍｅｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖ１．ａＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌ；ＳＶＭ；ａｃｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇ；Ｋ— ｍｅａｎｓ；ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｓａｍｐｌｅｓ；ｋｅｙｓａｍｐｌｅｓ