检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]国家数字交换系统工程技术研究中心,郑州450002 [2]河南工程学院计算机学院,郑州451191
出 处:《计算机工程》2016年第6期208-212,217,共6页Computer Engineering
基 金:河南省基础与前沿技术研究计划基金资助项目"基于多源光学图像的信息融合关键技术研究"(142300410374)
摘 要:针对图像识别领域目标域标注数据较少而未标注数据较多的情形,为能充分利用未标注数据以提高模型识别能力,提出一种自标注在线顺序极速学习机(SLOSELM)算法。基于源域中已标注数据构建极速学习机(ELM)模型以识别目标域中未标注数据,选取识别结果中置信度高的样本,并采用SLOSELM算法对ELM模型进行自适应调整,提高图像识别能力。在真实数据集上的实验结果表明,应用SLOSELM算法后ELM模型的图像平均识别能力提高约18%,相比Co-training算法识别时间更短。In image recognition field,the fact is that the labeled data is far less than the unlabeled data.In order to make full use of unlabeled data to improve the ability of image recognition,a Self-labeling Online Sequential Extreme Learning Machine(SLOSELM) algorithm is proposed.Based on the labeled data in the source domain,an Extreme Learning Machine(ELM) model is trained to recognize the unlabeled data in the target domain.The high confidence samples in the recognition results are selected to adaptivly adjust the trained ELM model using the SLOSELM algorithm,thus can enhance the recognition accuracy.Experimental results on real data sets show that the average recognition ability of the ELM model is improved by about 18% after using SLOSELM algorithm,and the recognition time is shorter than that of the Co-training algorithm.
关 键 词:机器学习 极速学习机 迁移学习 自标注算法 图像识别
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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