一种改进的非对称袋相关信息反馈策略在医学图像检索中的应用

在社交计算的智能计算中,特别是在基于内容的图像检索中,基于微信的医疗辅助平台,基于内容的图像检索已经引起了人们的广泛关注。 对于缩小图像的高语义和低语义之间的语义鸿沟具有良好的效果。 图像检索中有很多基于支持向量机(SVM)的相关反馈方法,但是它们都可能遇到一些问题,例如样本量小,正样本和负样本不对称以及反馈周期长。针对这些问题,提出了一种改进的不对称袋相关信息反馈算法。 此外,我们应用了新的模糊支持机(FSVM)与IAB合作。 为了解决过度拟合和实时问题,我们使用修改后的本地二进制模式(MLBP)作为图像特征。 最后,实验结果表明我们的方法在提高检索精度和检索效率方面还执行其他方法。