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在基于内容的图像检索中，支持向量机（SVM）的分类性能不仅受到样本不平衡的影响，而且由于图像的视觉多样性，导致在分类超平面附近找不到正例样本，无法提高分类器性能。针对上述问题，提出一种二阶段的SVM超平面偏移方法。根据样本的不平衡性进行超平面的相对偏移，使得当前超平面向理论的最优超平面移动，以此为基础进行相关反馈，并根据反馈结果运用超平面三原则对当前的偏移超平面再进行偏移，以解决图像的视觉多样性问题，从而得到能够提高检索精度的分类超平面。实验结果证明，与基于SVM的标准图像检索方法相比，该方法能大幅提升样