基于最大期望参数估计的多分类器集成方法

摘要

本发明所述的基于最大期望参数估计的多分类器集成方法，主要涉及到一种对多个单一分类器用最大期望参数估计方法进行集成的基于相关反馈的图像检索新方法，包括提取单元、检索单元、标记单元和学习单元；具体流程为：首先提取图像库中每幅图像的颜色、纹理、形状等底层视觉特征，用户随机从图像库中选取一幅图像，采用欧氏距离计算方法将该图像特征与图像库中所有图像的底层特征进行相似度比对，将相似度按大小排序并返回给用户前10幅图像。用户根据返回图像与事先选取的图像是否属于同一个语义类将其标记为正例图像和反例图像，然后将标记好的图像放到支持向量机中进行训练学习，最后将学习后的结果反馈给用户。