【摘 要】
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针对一般相关反馈的基于内容图像检索（CBIR）方法不能有效处理相关图像和非相关图像的问题,提出了一种基于最佳路径森林分类（OPF）的贪婪学习方法（GL-OPF）,该方法旨在返回每次迭代查
【机 构】
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周口师范学院网络工程学院,西北大学可视化研究所
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划前期研究专项资助（2011CB311802）,河南省科技厅科技发展计划科技攻关项目资助（122400450356）,河南省科技厅科技发展计划软科学项目资助（132400410927）
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针对一般相关反馈的基于内容图像检索（CBIR）方法不能有效处理相关图像和非相关图像的问题,提出了一种基于最佳路径森林分类（OPF）的贪婪学习方法（GL-OPF）,该方法旨在返回每次迭代查询的最相关图像。首先,查询图像和数据集图像通过Gabor小波变换提取特征向量;然后,通过GL-OPF主动学习方法获得图像关联性反馈,生成标记训练集;最后,标记训练集通过OPF分类器进一步评估形成相关性和非相关性原型集,每次迭代都会返回查询的最相关图像。3个公开图像数据集Caltch101、Corel和Pascal上的实验验
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