SVM相关反馈与个性化检索：提升图像检索效率的关键

本篇硕士学位论文深入探讨了基于内容的图像检索领域中的关键技术——相关反馈，特别是结合支持向量机（SVM）的应用。作者孙华彬在西北大学的计算机应用技术专业攻读硕士期间，专注于研究两种核心内容：一是针对SVM相关反馈算法的改进，二是个性化检索单元的设计。 首先，作者针对SVM相关反馈算法在实际应用中反馈样本不足的问题，提出了通过累积每次反馈得到的正负样本来增加训练数据的方法。然而，原始的SVM反馈算法存在局限性。为提升检索性能，作者引入了基于二次分类的SVM分类器，这在用户提供的反馈样本极少的情况下，实验证明能够显著提高查全率和查准率，相较于基本的SVM方法，效果更优。 其次，针对传统SVM相关反馈方法在检索任务结束后忽略用户反馈信息的不足，论文设计了一个个性化的检索单元。这个单元负责收集和分析用户的使用记录，推测用户的潜在检索意图，使得系统能在下次检索时更加精准地满足用户需求。实验证明，个性化检索单元的引入导致用户反馈次数的减少，表明其在优化用户体验和系统学习效率方面取得了积极成果。 最后，作者构建了一个实验性的基于内容的图像检索系统，该系统具备简单图像特征提取和匹配功能，同时集成了二次分类SVM反馈机制和个性化检索单元的学习策略。关键词包括“基于内容的图像检索”、“相关反馈”、“支持向量机”和“个性化检索”，全面展示了研究的重点和成果。 这篇论文不仅提升了基于SVM的相关反馈技术在图像检索领域的实用性，还引入了新的学习机制，旨在提高系统的智能化水平和用户满意度，具有重要的学术价值和实际应用潜力。