[发明专利]基于多视角主动学习的在线半监督分类方法及系统有效
| 申请号： | 201910539276.X | 申请日： | 2019-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN110222793B | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 聂祥丽;黄夏渊;贾立好;乔红;张波 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
本发明涉及一种基于多视角主动学习的在线半监督分类方法及系统，所述在线半监督分类方法包括：步骤S1：获取当前时刻的多视角数据；步骤S2：基于所述多视角数据，通过多视角预测函数，估计视角数据的地物类别标签 |
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| 搜索关键词： | 基于 视角 主动 学习 在线 监督 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于多视角主动学习的在线半监督分类方法，其特征在于，所述在线半监督分类方法包括：步骤S1：获取当前时刻的多视角数据；步骤S2：基于所述多视角数据，通过多视角预测函数，估计视角数据的地物类别标签![]()
及次大标签![]()
t表示当前时刻；步骤S3：根据所述地物类别标签![]()
及次大标签![]()
确定分类间隔qt；步骤S4：根据所述分类间隔qt，对分类器进行更新。
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