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J-GLOBAL ID：201702253800327148   整理番号：17A0170883

HOUGH森林と半教師つき学習に基づく画像分類【JST・京大機械翻訳】

Image classification based on Hough forest and semi-supervised learning

著者 (2件)： Wang Liguan (School of Computer Science and Technology, Fudan University, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing) ,  Feng Rui (School of Computer Science and Technology, Fudan University, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 20  ページ： 20-25,51  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 機械学習における教師付き学習アルゴリズムは,ラベル付きサンプルを用いて分類モデルを訓練する必要がある。訓練サンプルを収集し,分類を行う過程には多大な労力と時間がかかる。そのため、どのように高効率で画像分類を完成させるかは、業界研究の焦点である。本論文では,HOUGHと半教師つき学習に基づく画像分類アルゴリズムを提案し,トレーニングサンプルを訓練するためにより少ないサンプルを使用することができ,新しいトレーニングサンプルを分類した。また,部分的訓練結果を人手で注釈することによって,アノテーション効率を効果的に向上させることができた。CORELデータを用いてこのアルゴリズムを実験的に検証し,結果は,このアルゴリズムが少量のトレーニングサンプルを利用することができ,満足なアノテーション精度を得て,人工的効率を向上させることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *教師つき学習 ,  *画像 ,  アルゴリズム ,  アノテーション ,  機械学習
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  高効率 ,  分類モデル ,  *画像分類 ,  *半教師つき学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： supervised learning ,  Hough forest ,  semi-supervised learning ,  Transductive Support Vector Machine(TSVM) ,  image classification

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 森林 ,  半教師つき学習 ,  画像分類