图像检索中结合文本信息的多示例原型选择及主动学习策略

针对基于区域的图像检索系统检索精度不高的问题,提出结合文本信息的多示例原型选择算法和反馈标注机制。在示例原型选择时,首先使用文本信息进行正例拓展,然后通过估计负示例分布进行最初示例选择,最后通过示例更新和分类器学习的交替优化获得真的示例原型。相关反馈采用了多策略相结合的主动学习机制,通过信息值控制主动学习策略的自动切换,使系统能够自动选择当前最适合的主动学习策略。实验结果表明,该方法有效且性能优于其他方法。