[发明专利]一种基于主动学习的面向对象分类方法在审
| 申请号： | 202010050545.9 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN111259961A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 马磊;傅腾宇;李满春;陈振杰;程亮 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京同泽专利事务所(特殊普通合伙) 32245 | 代理人： | 蔡晶晶 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于主动学习的面向对象分类方法,所述方法提供了一种评估分割对象混合程度的新指标——明确度，能够将分割对象划分为“明确对象”和“不确定对象”。通过评估不确定对象（混合对象）对分类的影响并结合主动学习技术的优势，确定训练样本中20%的明确对象和80%的不确定对象的分配比例，是最佳比例，继而得到一个高效的主动学习采样策略，最终获得稳定优异的训练样本对象集。本发明克服了由于OBIA分割技术的限制，分割结果出现大量混合对象，而导致的分类表现不佳、不稳定的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 主动 学习 面向 对象 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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