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基于霍夫森林和半监督学习的图像分类
作者单位:
;1.复旦大学计算机科学技术学院;2.上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学)
摘 要:
机器学习中的监督学习算法需要用有标记样本训练分类模型。而收集训练样本,并进行分类的过程,需要耗费大量人力物力以及时间。因此,如何高效率地完成图像分类一直是业内研究的热点。提出了一种基于霍夫森林和半监督学习的图像分类算法,能用较少的样本训练分类器,并在分类的过程中不断获取新的训练样本。并对部分训练结果加以人工标注,该方法有效提高了标注效率。利用COREL数据对该算法进行了实验验证,结果表明,该算法可以利用少量的训练样本,得到令人满意的标注精确度,提高人工效率。
关 键 词:
监督学习
霍夫森林
半监督学习
直推式支持向量机
图像分类
Image classification based on Hough forest and semi-supervised learning
Abstract:
Keywords:
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