"周艺华、曹元大等人在2006年发表的文章‘图像检索中基于记忆与半监督的主动相关反馈算法’提出了一个新的方法，旨在提高相关反馈算法在图像检索中的效率。该算法结合了记忆信息和半监督学习，通过在检索初期利用记忆信息获取大量正向训练样本，解决训练样本不平衡问题，建立精确的SVM分类器。在检索后期，采用主动学习策略选择最具影响力的未标记样本请求用户标注，从而减少用户参与的样本数量，加速算法的收敛速度。实验证明，这种方法对于5000幅Corel图像数据库的检索，相比于传统相关反馈算法，能显著提升学习器的效率和性能，更快地接近用户的查询意图。"
本文研究的是基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）领域的一个关键问题，即如何有效地利用用户反馈来优化检索结果。相关反馈（Relevance Feedback, RF）是CBIR中的一个重要技术，它允许用户通过标记检索结果的反馈来逐步改进搜索质量。然而，传统相关反馈算法通常需要大量的用户交互，这可能导致效率低下。
周艺华等人的工作创新性地引入了记忆信息（Memorization）和半监督学习（Semi-Supervised Learning）的概念。在检索初期，算法利用之前用户的反馈信息（记忆信息）作为正向训练样本，以平衡正负样本的比例，构建支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类器。SVM是一种有效的机器学习模型，尤其适用于小样本和高维数据，它可以创建决策边界以区分不同类别的样本。
检索后期，研究者应用主动学习（Active Learning）策略。主动学习的核心思想是在有限的标注样本中选择最具代表性的未标记样本进行标注，从而最大化学习过程中的信息增益。这种策略减少了用户需要标记的样本数量，同时加快了算法收敛到用户实际查询概念的速度。
在实验部分，作者使用了5000幅Corel图像数据库进行验证，结果表明，他们的方法在提高学习器效率和性能方面表现出显著优势，且能更快地达到用户的查询目标。这为CBIR系统的设计提供了新的思路，即通过记忆和主动学习的结合，可以在降低用户负担的同时，提升检索系统的性能和用户体验。
关键词涉及到的内容包括：基于内容的图像检索、半监督学习、长期学习（可能指的是算法随着时间推移持续学习的能力）、主动学习和相关反馈。这些关键词揭示了研究的主要技术领域和研究焦点，显示了该工作在理论与应用上的关联性和重要性。
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