图像多分类主动学习方法

• 作者: 刘君 熊忠阳 王银辉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 多分类 决策导向非循环图 主动学习
• 年，卷（期）: 2010,（13）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 11-14,27
• 分类号: TP391
• 字数: 5041字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.13.004

摘要

以决策速度快的决策导向非循环图支持向量机(Decision Directed Acychc Graph Support Vector Machine)为基准分类器,结合主动学习的思想,提出了一种图像多分类主动学习方法.这种方法是一种半自动的图像语义分类方法,可以将图像分成多个语义类别.该方法在最近边界主动选择方法的基础上,提出一种基于质疑度的主动选择策略.这种策略将SVMactive中提出的最近邻SVM分类面选择的反馈样例策略延伸到多分类中,通过区别对待奇异样例和容易错分样例,减少了噪声数据对分类器的干扰,提高了分类的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘君	重庆大学计算机学院	21	145	7.0	11.0
5	熊忠阳	重庆大学计算机学院	135	2447	25.0	44.0
6	王银辉	重庆大学计算机学院	17	113	6.0	9.0