[发明专利]一种通过碎片交互训练机器学习图像识别算法模型的方法

摘要

本发明提供一种通过碎片交互训练机器学习图像识别算法模型的方法，其步骤如下：设置n张已知的图片，对每一张已知图片都对其进行文字匹配，以组成一组，同时每组与需要进行识别的图片进行随机分组；识图、选图；将结果识别结果反馈到图像识别的机器学习算法中，对比算法的输出结果，如果算法的输出结果与通过评测系统获得的确认结果一致，则认为算法正确一次；当算法获得的正确次数达到预定要求时，则认为算法模型已经训练完成。利用碎片交互，增加了训练机器学习算法的样本，可以快速对机器学习图像识别算法进行参数调整；可以保证算法的精确性和稳定性；本算法训练方式将大量的碎片交互利用了起来，减少了用户的交互浪费。

主权项

一种通过碎片交互训练机器学习图像识别算法模型的方法，其特征在于：其步骤如下：第一步：设置n张已知的图片，对每一张已知图片都对其进行文字匹配，以组成一组，同时每组与需要进行识别的图片进行随机分组；第二步：识图、选图，每一个用户需要选出两张和文字对应的图片，首先，将分配好的已知图片和对应的匹配文字分开，已知图片随机混入未知图片中，用户必须将标题文字对应的已知匹配图片识别出来，系统才将本次识别结果视为有效，那么评测系统将另一张用户选择出来的图片视为和已知图片内容一致；由于未知图片中可能存在与文字完全不匹配的情况，所以如果未知图片中没有与文字匹配的，所以需要设置零匹配机制，即初步认为这组未知图片中没有任何图片与已知图片一致，此处的零匹配机制需要先将已知图片与已知文字匹配，用户再选择无匹配结果，才进入零匹配机制；在第二步中，对未知图片形成了一个分类操作，如果用户将已知的图片和已知的文字匹配成功；则认为此时用户进行了认真的操作，用户第二张选出的图片则和已知文字匹配；经过第一步和第二步的操作，系统对未知图片进行了分类，同时将产生两个结果：（1）从未知图片库中找到一张与已知图片一类的图片；（2）所有的图片都和已知的图片都不属于同一类；第三步：当通过评测系统（比如游戏）确定了某张未知图片的内容时，将结果识别结果反馈到图像识别的机器学习算法中，对比算法的输出结果，如果算法的输出结果与通过游戏获得的确认结果一致，则认为算法正确一次；否则，提示认为算法的输出结果不准确，调整参数继续训练；当算法获得的正确次数达到预定要求时，则认为算法模型已经训练完成。