CBIR是如何与支持向量机而不是欧氏距离工作的？

Question

CBIR一般使用欧氏距离来比较查询图像和数据库图像的特征向量。

然而，在数学作品中，我得到了一个源代码，它代替了欧几里得距离，而是使用支持向量机完成的，就像使用两种技术进行基于内容的图像检索：

1. 利用knn进行图像检索；
2. 使用svm进行图像检索。

它怎麽工作?

Answer 1

在这方面有一些文献：

基于内容的支持向量机图像检索

一种基于SVM的图像检索方法

基于潜在排序支持向量机的结构化对象查询图像检索

据我所知，简单的方法是有一个特征提取阶段(即使用主成分分析)，然后进行单级svm分类。

K通常使用欧氏距离，所以算法提供了一个更一致的决策边界和一个特征提取阶段。您可以看到一个示例这里