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基于正示例与多示例多标记的图像检索的中期报告
本次中期报告主要介绍正示例与多示例多标记的图像检索问题及目前的研究进展。
一、研究背景
随着互联网时代的到来，人们每天都会使用大量的图像数据进行工作和娱乐，如何高效、准确地检索图像成为了一个重要问题。传统的图像检索通常基于单标记，即每张图像只有一个标记或一个标记列表。然而，现实中的图像往往是多标记的，且每个标记可能有不同的权重和重要性。因此，多标记图像检索问题被提出，其中一种特殊的情况是多示例多标记图像检索问题。这种情况下每个图像既有正示例标记，也有负示例标记。
二、研究内容
正示例与多示例多标记的图像检索问题旨在利用已有图像数据集中的正示例及其标记，以及额外的多示例多标记信息，快速而准确地检索出与查询图像相似的图像。对于多示例多标记图像检索问题，通常采用的方法有两种：基于实例的方法和基于特征的方法。
基于实例的方法是利用已有图像数据集中的正、负示例及其标记来构建一个分类器，再利用该分类器对查询图像进行分类。其中，不同的分类器可以采用不同的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、最近邻算法（KNN）等。基于特征的方法是将图像表示为特征向量，利用特定距离度量方法来计算查询图像与数据集中图像的相似度。这种方法可分为基于神经网络的方法和基于传统图像特征提取方法的方法，如SIFT、HOG等。
三、研究进展
目前，正示例与多示例多标记的图像检索问题已经引起了研究者们的广泛关注，并取得了一些进展。基于实例的方法中，一些研究者提出了一些改进的机器学习算法来提高分类器的性能。例如，Goncalves等人将SVM与k均值聚类相结合来训练分类器，以此来处理数据不平衡的问题。而基于特征的方法中，提取更准确的特征被认为是一个关键的问题。一些研究者提出了一些改进的特征提取方法，如基于卷积神经网络（CNN）的方法和基于多层感知器（MLP）的方法。
除此之外，将多示例多标记问题引入到图像检索中，也已经成为了研究的重点。Chen等人提出了一种基于置信度加权的多示例多标记检索方法，该方法根据示例之间的置信度加权来训练分类器，并利用该分类器进行图像检索。而Xia等人则提出了一种基于稀疏表示与少样本学习的多示例多标记图像检索方法，该方法通过对每个类别的正、负示例之间的相似度进行稀疏重构以提高分类性能。
四、总结
正示例与多示例多标记的图像检索问题是一个非常有挑战性的问题，它涉及到机器学习算法、信息检索、图像处理等领域，因此吸引了众多研究者的关注。虽然已经取得了一些进展，但是仍然存在许多挑战，例如如何处理示例之间的噪声和冲突，如何选择更准确的特征和分类器等。未来的研究应该集中在解决这些挑战，进一步提高图像检索的准确性和效率。