技術總結
本發(fā)明公開一種自步增強圖像分類方法及系統(tǒng)，包括如下步驟：S10：輸入用于分類的圖像數(shù)據(jù)及其類別標簽，對數(shù)據(jù)進行特征提??；S20：基于增強學習和自步學習框架，建立數(shù)學模型；S30：迭代地更新模型的參數(shù)和模型的弱分類器集合，直至收斂；S40：對新輸入的測試圖像預測其類別。本發(fā)明的特點在于充分利用了增強學習方法和自步學習方法的內在一致性和互補性，使學習過程同時注重了分類模型的區(qū)分能力和參與學習的圖像樣本的可靠性，同時實現(xiàn)了有效學習和魯棒學習。相比于傳統(tǒng)的圖像分類方法，本發(fā)明具有更高的分類準確率和對標簽噪聲的魯棒性。

技術研發(fā)人員：皮特;李璽;張仲非
受保護的技術使用者：浙江大學
文檔號碼：201610546638
技術研發(fā)日：2016.07.07
技術公布日：2017.02.22