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一种主动学习图像分类方法和系统

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专利号 2013106889077 专利名称 一种主动学习图像分类方法和系统
专利类型 发明专利 国际分类 G06K9/66
申请人 苏州大学 申请地址 江苏省苏州市工业园区仁爱路199号
发明人 赵朋朋;李承超;吴健;鲜学丰;崔志明 申请日期 2013-12-16
下证状态 未知 更新时间 2023-04-18 08:09:25
专利摘要 本发明公开一种主动学习图像分类方法和系统,该方法针对原始的未标注图像样本集,首先仅考虑各样本的不确定性,从原始未标注图像样本集中获取不确定性较高的各图像样本,构成最不确定图像样本集;之后,衡量最不确定图像样本集中各样本的代表性,从中获取代表性较高的各样本,组成最具代表性图像样本集;后续对选取的不确定性和代表性较高的样本进行标注、分类器训练,以及利用训练的分类器对目标图像进行分类。可见,本发明采用分层次衡量的方式,首先基于不确定性缩减、筛选样本,之后对不确定性较高的缩减了样本规模的最不确定图像样本集进行代表性衡量,在保证了样本的不确定性和代表性的同时,降低了采样处理时间和工作量,提高了处理效率。

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