面向草图检索的相关反馈方法  

BSVM-Based Relevance Feedback for Sketch Retrieval

作　　者：梁爽[1] 孙正兴[2] 

机构地区：[1]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210093 [2]南京大学计算机科学与技术系,南京210093

出　　处：《计算机辅助设计与图形学学报》2006年第11期1753-1757,共5页Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics

基　　金：国家自然科学基金(69903006;60373065);教育部新世纪优秀人才资助计划(NCET-04-0460)

摘　　要：引入基于有偏SVM的学习机制,提出了一种面向草图检索的相关反馈方法·该方法以草图的全局和结构内容表示与匹配为基础,采用基于有偏SVM学习机制实现相关反馈,可有效地捕捉用户的查询兴趣,改善检索性能·最后通过实例验证了该方法的有效性·In this paper, we introduce biased support vector machine （BSVM）-based relevance feedback into content-based sketch retrieval. The retrieval system first employs both global and structural features to represent the sketch content, and performs content matching to get the candidate results. BSVM-based learning technique is then used to implement the relevance feedback, to effectively capture users＇ intention and improve the retrieval performance. Experiments show that the relevance feedback based on BSVM effectively improves the retrieval performance of content-based sketch retrieval.

关 键 词：草图检索 有偏 SVM 相关反馈 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]