[发明专利]一种基于主动学习的面向对象分类方法在审

专利信息
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: 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】:
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