本文關(guān)鍵詞：基于集成學(xué)習(xí)的交互式圖像分割

  更多相關(guān)文章： 交互式圖像分割 多元自適應(yīng)回歸樣條 集成學(xué)習(xí) 薄板樣條回歸 半監(jiān)督學(xué)習(xí)

【摘要】：針對交互式圖像分割人工標(biāo)記示例匱乏、不同目標(biāo)區(qū)域難以均衡標(biāo)記,單一分類器難以獲得有效分割結(jié)果的問題,提出一種多分類器集成學(xué)習(xí)的交互式圖像分割方法.采用多元自適應(yīng)回歸樣條(MARS)方法構(gòu)造第一個(gè)分類器;同時(shí)引入光滑薄板樣條回歸函數(shù)(TPSR)構(gòu)造與之互補(bǔ)的第二個(gè)分類器,綜合組成bagging集成學(xué)習(xí)器,以降低單一分類器對噪聲的敏感度并進(jìn)一步提高人工標(biāo)記樣本特征空間的利用率.隨后,基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的聚類假設(shè),結(jié)合bagging多學(xué)習(xí)器并聯(lián)特點(diǎn),提出一種REG-Boosting半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)半監(jiān)督圖像分割.在不同數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證性和對比性實(shí)驗(yàn)表明所提方法的有效性和優(yōu)越性.
【作者單位】： 湖南師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 交互式圖像分割 多元自適應(yīng)回歸樣條 集成學(xué)習(xí) 薄板樣條回歸 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61472134,No.61171192,No.61272337) 湖南師范大學(xué)青年基金(No.11405)
【分類號(hào)】：TP391.41
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9 帥永e，

本文編號(hào)：570225