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第卷第期计算机技术与发展
23 年月2 Vol. 23 No. 2
2013 PUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT Feb. 2013
一种自适应的半监督图像分类算法
李亚娥,汪西莉
(陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安)
710062
摘要:基于局部和全局一致性算法本身带有一定数量的参数而参数的选取对算法迭代过程的迭代次数和分类结
, delta
果很敏感通常是通过实验手动设置这种做法相对比较耗时为了解决该问题提高算法分类效率文中针对该问题将
, , 。, ,
算法应用到图像分类中提出了一种自适应的参数设置方法确定参数的最佳取值范围通过实验结果可以看出确
, delta 。,
定的参数范围的取值能使算法的分类正确率最高迭代过程所用的时间最短因此本方法能有效地提高算法的分类效
、。
率
。
关键词:图像分类半监督半监督学****br/> ; ;
中图分类号: 文献标识码: 文章编号: ( )
TP391 A 1673-629X 2013 02-0112-03
doi: . / j. jssn. X. . .
10 3969 1673-629 2013 02 028
An Adaptive Semi supervised Image Classification Algorithm
-
LI Ya e,WANG Xi li
- -
(School puter Science,Shaanxi Normal University,Xi’an ,China)
710062
Abstract:Learning with local and global consistency algorithm with a certain number of parameters, and the parameter selection of delta
is sensitive about the number of iterations of the algorithm iterative process and classification results , usually by manually set of experi-
ments, this approach is relatively time consuming. In order to solve the problem,improve the classification efficiency of algorithm, this
-
paper applies the algorithm to image classification and proposes an adaptive parameter setting method, determining the best range of the
parameter delta. The experimental results show that, this paper determines the values of the parameter range can make highest