CBIR如何使用SVM而不是欧几里德距离？

Question

通常，CBIR使用欧氏距离来比较查询图像和数据库图像特征向量。

然而，在数学工作中，我得到了一个源代码，而不是欧几里德距离，它是用SVM完成的，就像使用两种技术的基于内容的图像检索一样：

1. 使用knn进行图像检索;
2. 使用svm进行图像检索。

它是如何运作的？

Answer 1

该领域有一些文献：

Content Based Image Retrieval Using SVM Algorithm

An Approach for Image Retrieval Using SVM

Image Retrieval with Structured Object Queries Using Latent Ranking SVM

据我所知，简单的方法是进行特征提取阶段（即使用PCA），然后进行one-class svm分类。

K-NN通常使用欧几里德距离，因此算法为您提供更一致的决策边界和特征提取阶段。您可以看到示例here