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基于支持向量机的图像检索的综述报告.docx


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该【基于支持向量机的图像检索的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于支持向量机的图像检索的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于支持向量机的图像检索的综述报告支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种常见的监督学****算法,它被广泛地应用于图像分类、图像检索等领域。这篇综述报告将介绍基于SVM的图像检索算法的原理、优缺点和应用等方面。,SVM主要用于分类任务,即将图像分为“相关”和“不相关”两类。SVM的基本思路是:将训练数据映射到高维空间中,使得空间中的样本点可以被最大化地分开,然后在这个高维空间中构建最优的分类边界。在图像检索中,通常是将图像表示为特征向量,然后使用SVM学****一个分类器,用于判断一个图像是否与查询图像相关。在SVM的支持下,变量之间的关系是由“核函数”来描述的。常见的核函数有线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等。具体选择哪种核函数,要根据数据集的特点进行选择。(1)优点:,尤其是在处理样本数量少、但特征维数较高的数据效果更为突出。,可以通过核函数的选择,将原始的特征空间转换到新的特征空间中,使得在新的特征空间中,样本点之间的距离更为明显。具有更好的分类效果。,因此在解决大规模问题时具有较好的性能。(2)缺点:,通常需要将多分类问题转化为多个二分类问题。每个二分类问题都可以转化为一个SVM模型,所以当分类的类别很多时,会导致训练多个SVM模型。,因此需要对数据进行预处理。,如果样本数量非常大,模型训练的时间会很长。,如医学、多媒体、网络安全、目标跟踪和人脸识别等。在图像检索领域,基于SVM的方法通常包括以下几个步骤::将图像转化为具有有效描述能力的特征向量,如SURF、:选取具有最大信息量的特征向量,:训练SVM分类器,:,如具有很好的分类性能,在非线性问题中具有很好的解决方案,对小样本数据具有较好的鲁棒性和泛化能力等等。但是也存在一定的缺点,如对噪声和异常值敏感,计算复杂度随着样本数量的增加而增加等。在实际应用中,需要根据数据集的特点合理选择算法,并综合考虑算法的优缺点,以达到良好的实际效果。

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  • 时间2024-04-13