一种基于多示例主动学习的代表性图像选取方法[CN201910107745.0] - 浙江工业大学

专利申请

2019-02-02
公布公告

2019-07-05
授权日期

2021-04-09
终止

2029-07-02

一种基于多示例主动学习的代表性图像选取方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201910107745.0 申请日期： 2019-02-02 专利主类别： G06K9/62 {{ classMap["G06K9/62"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市下城区潮王路18号

专利分类项目

G06K9/62 : 应用电子设备进行识别的方法或装置

专利注册信息

初审公告期号	2019-02-02	初审公告日期	2019-07-05
注册公告期号	2021-04-09	注册公告日期	2021-04-09
专用权期限	2019-07-05 - 2029-07-02	专利类型	发明公开
代理组织机构	杭州赛科专利代理事务所查看该机构代理的所有专利

专利介绍

本发明涉及机器学习领域，具体涉及一种基于多示例主动学习的代表性图像选取方法，包括以下步骤：(1)图像原始特征提取；(2)原始特征降维；(3)利用降维的特征进行原始样本图像预聚类；(4)选取初始训练样本；(5)训练分类器；(6)调整难分类样本集合；(7)调整原始样本集合；(8)重复执行步骤(5)至(7)进行迭代训练，直至收敛；(9)输出代表性图像。通过预聚类、多示例学习和主动学习方法从原始样本中筛选出对分类器分类精度贡献最大的样本集合，再对这些样本进行标注用于其它机器学习任务，这样不仅可以降低标注耗费的人力，而且可以滤除一部分噪声样本，保证其它机器学习任务的有效运行。

法律进度