文档介绍：该【基于改进EM算法和混合核SVM的图像检索技术研究及应用的中期报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于改进EM算法和混合核SVM的图像检索技术研究及应用的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,图像数据在各个领域中的应用越来越广泛,如医学诊断、安防监控、智能交通等。然而,随着图像数据的增加,如何高效地检索所需图像数据已成为一个难题。基于此,本课题旨在将改进的EM算法和混合核SVM算法相结合,并应用于图像检索中,提高图像检索的精度和效率,解决大规模图像检索中经典算法存在的局限性和不足。(1)EM算法的改进EM算法是一种迭代算法,用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题,经典的EM算法可能陷入局部极值。因此,本课题针对传统EM算法中存在的不足,提出了改进的EM算法,即引入粒子群优化算法,增强算法的全局搜索能力,提高模型参数估计的准确性和稳定性。(2)混合核SVM算法基于多核方法的SVM模型可以综合利用多个核函数的优势,提高模型的泛化性能。因此,本课题采用混合核SVM算法,通过选择最优的核函数组合,提高分类器的分类能力。同时,将EM算法和混合核SVM算法相结合,形成基于改进EM算法和混合核SVM算法的图像检索模型。(3)实验结果首先,本课题实验采用公共数据集进行验证,结果表明基于改进EM算法和混合核SVM算法的图像检索模型在精度和效率上均有较大提升。其次,针对课题中所处理的医学图像,通过人工标注和专业医师定量评估,验证了所提出模型的可行性和有效性。(1)继续优化改进的EM算法,提高模型参数估计的精度和速度。(2)继续优化混合核SVM算法,进一步探究核函数组合对分类结果的影响。(3)进一步研究和应用基于改进EM算法和混合核SVM算法的图像检索模型。(4)考虑将所提出的模型应用于其他领域的图像检索中,如智能交通、安防监控等。