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文檔簡介
1、本文提出一種改進的基于支撐向量機(SupportVectorMachine，SVM)的在線學(xué)習算法來實現(xiàn)圖像檢索系統(tǒng)中的相關(guān)反饋，基本思想是利用SVM在每次反饋過程中對用戶標記的正例樣本和反例樣本進行在線學(xué)習，然后將更新后的分類器作為進行下一輪檢索的新模型。這種改進的SVM在線學(xué)習算法以每次用戶反饋的結(jié)果作為增量樣本，以之前計算的結(jié)果為基礎(chǔ)，僅僅計算增量來構(gòu)造新的分類器，克服了矩陣重復(fù)求逆對系統(tǒng)響應(yīng)的延遲，并保持求解結(jié)果的最優(yōu)性。基于以
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