基于半监督拉普拉斯适应实验设计的图像分类  

On Image Classification Based on Semi-supervised Laplacian Adaptive Experimental Design

作　　者：熊兴良[1] 樊明宇[1] 洪振杰[1] 

机构地区：[1]温州大学数学与信息科学学院,浙江温州325035

出　　处：《温州大学学报（自然科学版）》2015年第1期11-16,共6页Journal of Wenzhou University(Natural Science Edition)

摘　　要：基于流形学习理论,通过改变权值的设置将类别信息加到图构造过程中,提出一种新的主动学习算法.在3个真实图像数据集上的实验结果表明,新算法能够取得较好的图像分类效果.The paper puts forward a new active learning algorithm based on the theory of manifold learningby changing the setting of weights and incorporating class information into the process of graph construction.The experimental result via 3 real-world image datasets demonstrates that the new algorithm is in a positionto achieve much better image classification effect.

关 键 词：主动学习 流形学习 图像分类 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]