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摘要：采用了基于小波、Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ等多尺度分析工具和ＳＶＭ（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ）相關(guān)反饋的圖像檢索方案．對紋
理圖像采用Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ變換提取其特征，Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ具有多尺度和多方向性，因此比小波變換能更好地提取紋理特征，然后聯(lián)合一類和二類支持向量機進行檢索．首先使用一類支持向量機來估計查詢樣本的特征向量在高維空間的分布情況，從而給出在沒有標識的情況下，進行初步學(xué)習(xí)探索得到的相似性排名．通過用戶反饋，得到帶有標識的正負樣本信息，從而提供給二類支持向量機進行更細致地學(xué)習(xí)，使檢索結(jié)果逐步求精．實驗結(jié)果從多方面證明
了本方案的合理有效性，并指出了較優(yōu)的反饋數(shù)量和反饋次數(shù)．
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