子空间分析在图像检索与分类中的应用研究

“基于子空间的图像检索与分类技术研究，王芳，北京交通大学，硕士，信号与信息处理，赵耀，2007年12月1日” 这篇硕士学位论文探讨了子空间图像检索和分类技术，适用于图像检索领域的初学者。在当前的网络时代，内容为基础的图像检索已成为信息科学研究的重要方向。然而，由于图像理解和视觉特征之间的“语义鸿沟”，即底层特征与高层语义之间的不匹配，导致检索结果往往无法满足用户需求。为解决这一问题，研究者们提出了一系列方法，如区域描述和相关反馈技术。 子空间分析是一种统计方法，通过线性或非线性变换将高维样本数据压缩到低维子空间，使得样本分布更加集中，从而实现高效的数据表示。论文在广泛查阅文献基础上，深入研究了子空间技术在图像检索和分类中的应用。 论文的主要贡献包括： 1. 提出了一种基于支持向量机（SVM）集成学习的伪语义模型，将图像的高维视觉特征映射到低维的伪语义子空间，实现语义概念层面的聚类。通过集成学习，能有效缓解SVM学习中的样本偏斜问题。 2. 在相关反馈框架下，为解决K近邻（KNN）和传统SVM主动学习中训练样本过于集中的问题，论文引入了基于样本随机分组的稀疏主动学习策略，确保训练样本信息的最大化。 3. 为增强在线学习能力，论文提出了基于Orthogonal Neighborhood Preserving Projection (ONPP)的随机子空间集成策略。通过ONPP构建样本之间的流形结构，揭示图像间的语义关系，集成多个子空间的分类器以提升检索性能。 4. 在图像分类中，鉴于SVM分类器在全局分类效果好但局部样本分类精度不足的问题，论文提出利用局部样本的语义关联，采用流形子空间分析方法更新基于SVM的判别输出，从而提升分类精度。 关键词：图像检索、特征子空间、主动学习、集成学习 这篇论文不仅探讨了理论方法，还给出了实际应用策略，对于理解子空间在图像检索和分类中的作用以及如何改善检索和分类效果具有重要的参考价值。