【摘 要】
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基于贝叶斯（Bayesian）理论的相关反馈技术是可有效提高图像检索性能的重要手段之一。然而，当前大多数的Bayesian反馈算法普遍受到小样本问题和训练样本不对称问题的制约。本文提
【基金项目】
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国家自然科学基金(60473115,60773084,60603023);教育部博士点基金(20070151009)
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基于贝叶斯（Bayesian）理论的相关反馈技术是可有效提高图像检索性能的重要手段之一。然而，当前大多数的Bayesian反馈算法普遍受到小样本问题和训练样本不对称问题的制约。本文提出一种新的相关反馈算法，该算法将查询点移动（query point movement，QPM）技术嵌入Bayesian框架中，并采用不对称的学习策略处理正、负反馈信息，故而称之为不对称Bayesian学习（asymmetry Bayesian learning，ABL）．对于正例样本，该算法同时考虑用户提供的正、负反馈信息，并
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