基于HS样本选择和BvSB反馈的多类图像分类

来源 :贵州师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：sticker2009

【摘要】

：

针对主动学习由于初始阶段随机选择样本而导致的抽样偏差,将Sanjoy Dasgupta等人提出的分层聚类采样(Hierarchical sampling,HS)引入到主动学习方法中,替代初始阶段随机样本选择,然后在基于支持向量机分类器的图像算法中引入最优标号和次优标号(Best vs second-best,BvSB)的反馈准则,提出了基于HS和BvSB(HS+BvSB)的多类图像分类方法。分别在

【作者】

：

金良曹永锋苏彩霞任俊英

【机构】

：

贵州师范大学数学与计算机科学学院

【出处】

：

贵州师范大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2014年04期

【关键词】

：

主动学习支持向量机图像分类抽样偏差最优标号次优标号 active learning support vector machine （SVM） im

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（编号：41161065,40901207）,贵州师范大学学生科研基金,贵州省科学技术厅、贵州师范大学联合科技基金资助项目（黔科合J字LKS[2013]28号）

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