在当今的图像管理和网络搜索中，基于内容的图像获取收到越来越多的关注。在最近的几年里，为了获取用户的喜好和促进CBIR（content-basedimageretrieval）系统性能的提升，相关反馈（RF，relevancefeedback）作为一种重要的工具被提出并发展。SVM在最近的几年内是一种非常流行的小样本学习方法。由于它具有较强的泛化能力，所以在不同的应用程序中可以得到顶级的性能。本文主要介绍了一些基于SVM的相关反馈算法，着重从其发展过程，具体算法描述和优缺点来进行整体介绍。