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由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性，因此被应用于基于内容的图像检索（CBIR）。本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法，该方法将图像作为多示例包，基于高斯混合模型和改进的EM算法全自动分割图像。并提取颜色、纹理、形状和不变矩等区域信息作为示例向量生成测试图像包。根据用户选择的实例图像生成正包和反包，使用多种多示例学习算法进行学习，实现图像检索和相关反馈，得到了较好的效果。