發(fā)布時間：2017-07-20 22:09

  本文關鍵詞：基于集成學習的交互式圖像分割

  更多相關文章： 交互式圖像分割 多元自適應回歸樣條 集成學習 薄板樣條回歸 半監(jiān)督學習

【摘要】：針對交互式圖像分割人工標記示例匱乏、不同目標區(qū)域難以均衡標記,單一分類器難以獲得有效分割結果的問題,提出一種多分類器集成學習的交互式圖像分割方法.采用多元自適應回歸樣條(MARS)方法構造第一個分類器;同時引入光滑薄板樣條回歸函數(TPSR)構造與之互補的第二個分類器,綜合組成bagging集成學習器,以降低單一分類器對噪聲的敏感度并進一步提高人工標記樣本特征空間的利用率.隨后,基于半監(jiān)督學習中的聚類假設,結合bagging多學習器并聯特點,提出一種REG-Boosting半監(jiān)督學習算法,實現半監(jiān)督圖像分割.在不同數據集上的驗證性和對比性實驗表明所提方法的有效性和優(yōu)越性.
【作者單位】： 湖南師范大學數學與計算機科學學院;中南大學信息科學與工程學院;
【關鍵詞】： 交互式圖像分割 多元自適應回歸樣條 集成學習 薄板樣條回歸 半監(jiān)督學習
【基金】：國家自然科學基金(No.61472134,No.61171192,No.61272337) 湖南師范大學青年基金(No.11405)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】：

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