机器学习图像分类程序的蜕变测试框架

• 作者: 刘佳洛 姚奕 寇大磊 张仲伟 惠战伟 陈强 黄松
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 测试判定问题 蜕变测试 蜕变关系
• 年，卷（期）: 2020,（17）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 69-77
• 页数: 9页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 6939字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1906-0242

摘要

机器学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等实际应用中已经取得了显著的成功.图像分类作为计算机视觉的一个主要分支.不久的将来,许多的图像分类程序会以机器学习的方式呈现.然而,由于机器学习图像分类程序的测试面临着测试预言难题,这使得在测试的过程中将需要大量的人力及物力.为了缓解测试预言难题,使用了蜕变测试技术.为了规范测试流程、提高测试效率,提出了一种适用于机器学习图像分类程序的蜕变测试框架.并且通过测试基于SVM和VGGNet图像分类程序,验证了该测试框架的合理性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	寇大磊	陆军工程大学指挥控制工程学院	2	22	1.0	2.0
5	黄松	陆军工程大学指挥控制工程学院	5	2	1.0	1.0
6	姚奕	陆军工程大学指挥控制工程学院	2	0	0.0	0.0
7	惠战伟	陆军工程大学指挥控制工程学院	3	2	1.0	1.0
8	刘佳洛	陆军工程大学指挥控制工程学院	1	0	0.0	0.0
9	陈强	陆军工程大学指挥控制工程学院	1	0	0.0	0.0