[发明专利]一种基于逆向训练的植物图像集分类方法在审
| 申请号： | 201610317701.7 | 申请日： | 2016-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN105930876A | 公开（公告）日： | 2016-09-07 |
| 发明（设计）人： | 杜吉祥;张宇卉;翟传敏;范文涛;王靖;刘海建 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/66 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 张松亭 |
| 地址： | 362000*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于逆向训练的植物图像集分类方法，该方法包括四个步骤：(1)植物数字图像预处理；(2)训练集的聚类和划分，采用K均值聚类法；(3)分类器训练，测试集和混合训练集合的分类；(4)集成分类，输出测试集的类别标签。该方法采用的是逆向训练的方法，具有良好的分类效果和良好的可理解性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 逆向 训练 植物 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于逆向训练的植物图像集分类方法，用于将待识别的测试集进行分类，其特征在于，预先获取已知类别标签的植物数字图像作为训练集，其余步骤如下：1)将训练集图像和待识别的测试集图像进行预处理以提取特征；2)将训练集的样本集合分别进行聚类，而后拆分成混合训练集和其余训练集；3)将混合训练集与待识别的测试集训练一个二分类器；4)将步骤2)的其余训练集输入步骤3)的二分类器，即可得到剩余训练集中的每个样本集合的类别标签，得到剩余训练集的样本集合中样本的输出标签和测试集标签相同的样本数目，其中比重最多的训练集的已知类别标签为所求的测试集类别标签。
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