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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 0 毫秒
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在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。 相似文献
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在实际应用中常常需要将人像从照片的背景中有效地分割出来,通常的做法是通过提取照片中人像各部分特征来实现分割,其缺陷是计算复杂度较大,分割效果受各种干扰因素影响很大。现提出了一种基于主体外部轮廓信息的照片分割算法,通过梯度锐化、边缘保护、临近像素点相似度比较来确定图像的边界,该算法对于具有相对均匀背景的照片具有较高的计算效率。 相似文献
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