【摘 要】
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针对基于对象的图像检索问题，利用模糊支持向量机（FSVM）提出了一种新的多示例学习算法—FSVM-MIL算法。在标准的多示例学习问题中，一个包被标为正包，则它至少包含一个示例是正的，否
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院,西北工业大学电子信息学院
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才支持计划项目（NCET-07-0693）
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针对基于对象的图像检索问题，利用模糊支持向量机（FSVM）提出了一种新的多示例学习算法—FSVM-MIL算法。在标准的多示例学习问题中，一个包被标为正包，则它至少包含一个示例是正的，否则被标为负包。FSVM-MIL算法将图像当作包，分割后的区域当作包中的示例，若图像包含有感兴趣对象，则对应的包标为正，否则标为负，因为正包中的示例不全是正的，概念标号存在模糊性，本文利用多样性密度方法寻找概念点，根据noisy-or概率模型定义了模糊隶属度函数，为正包中的示例赋予不同的模糊因子，用FSVM求解多示例学习问题。
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