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公开(公告)号：CN118334466A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410442240.0
申请日：2024-04-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种基于偏多标记学习的图像标注方法，包括：1)构建特征信息矩阵和逻辑标记矩阵；2)建模分类器相关性和噪声标记矩阵；3)学习全局标记相关性和局部标记相关性，基于最小生成树(MST)技术来获得特征空间的全局流形结构信息，然后将其转换为标记空间，作为全局标记相关性，同时引入一个局部标记流形正则器来捕获局部标记相关性；4)通过迭代优化策略求解模型；5)利用训练好的模型对新的图像进行标记预测，实现对未见图像的标注。本发明使用偏多标记学习来解决图像标注任务，同时利用了全局和局部标记相关性，通过一个协方差正则项来学习分类器相关性，从而有效的提高了图像标注的准确性。
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