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公开(公告)号：CN109242039A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811128127.6
申请日：2018-09-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于候选标记估计的未标记数据利用方法，包括以下步骤：S10、就特定分类任务从现实世界分类任务中获取已标记数据与未标记数据，并提取数据特征；S20、根据数据特征估计未标记数据的候选标记集合，基于候选标记集合进一步估计其真实标记；S30、从估计的真实标记中挑选符合要求的相应未标记数据加入已标记数据集，并将其从未标记数据集中剔除；S40、基于扩充的已标记数据集，使用传统监督学习模型训练并返回分类结果；S50、如果用户对分类结果不满意，则基于步骤S30中更新的已标记数据集与未标记数据集，重新执行步骤S20-S40。本方法借助少量现有已标记数据来构造未标记数据的候选标记集合，能够弥补现实应用中未标记数据不能有效利用的问题。
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公开(公告)号：CN103955706B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410179380.X
申请日：2014-04-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于直接双侧二维主成分分析的图像识别和图像重建方法，包括以下步骤：步骤一、对图像进行二维主成分分析；步骤二、对图像进行替代的二维主成分分析；步骤三、将测试样本投影到步骤一和步骤二得到的主成分方向上，分别得到二维主成分分析和替代的二维主成分分析对应的投影结果，然后将这两个结果分别进行列向量操作，再合并成一个列向量，作为直接双侧二维主成分分析的投影结果；步骤四、将二维主成分分析和替代的二维主成分分析的重建结果取平均作为重建结果。本发明方法增强了两种单侧结果中共同的成分，抵消了两种单侧结果的误差，从而使得重建结果更接近原始图像。本发明有效地提高了图像识别准确率，降低了图像重建误差。
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公开(公告)号：CN103955706A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410179380.X
申请日：2014-04-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于直接双侧二维主成分分析的图像识别和图像重建方法，包括以下步骤：步骤一、对图像进行二维主成分分析；步骤二、对图像进行替代的二维主成分分析；步骤三、将测试样本投影到步骤一和步骤二得到的主成分方向上，分别得到二维主成分分析和替代的二维主成分分析对应的投影结果，然后将这两个结果分别进行列向量操作，再合并成一个列向量，作为直接双侧二维主成分分析的投影结果；步骤四、将二维主成分分析和替代的二维主成分分析的重建结果取平均作为重建结果。本发明方法增强了两种单侧结果中共同的成分，抵消了两种单侧结果的误差，从而使得重建结果更接近原始图像。本发明有效地提高了图像识别准确率，降低了图像重建误差。
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