[发明专利]一种半监督的多类别Boosting分类方法在审
| 申请号： | 202011075826.6 | 申请日： | 2020-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN112232398A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 许淑华;齐鸣鸣 | 申请（专利权）人： | 温州大学瓯江学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 绍兴市寅越专利代理事务所(普通合伙) 33285 | 代理人： | 邓爱民 |
| 地址： | 325000*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种半监督的多类别Boosting分类方法，把包括标签数据集和无标签数据集的数据集划分为若干个子模块，在数据集上逐列更新边距目标向量,构建具有较好的近似最优边距约束的自调整回归目标；在每个图像块集合上计算稀疏模块化字典；在每个图像块集合上利用基于边距回归目标的模块化稀疏表示学习计算图像块之间的相似性,利用sigmoid加权投票算法把每个图像块集合上学习的相似性结果组合成一个整体；最后根据相似性置信度对无标签数据进行伪标签的分配，按照置信度大小选择一些无标签数据加入训练样本集中对弱分类器进行训练，训练完后把弱分类器组合成最终的分类器，并利用最终的分类器完成测试样本的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 类别 boosting 分类 方法 | ||
【主权项】：
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