发明专利已授权

一种基于多示例主动学习的代表性图像选取方法

📄 申请号：CN201910107745.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-02-02

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法多示例学习主动学习

应用场景

图像数据集构建, 图像分类, 目标检测训练数据筛选, 视频关键帧提取, 图像检索

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摘要

本发明涉及机器学习领域，具体涉及一种基于多示例主动学习的代表性图像选取方法，包括以下步骤：(1)图像原始特征提取；(2)原始特征降维；(3)利用降维的特征进行原始样本图像预聚类；(4)选取初始训练样本；(5)训练分类器；(6)调整难分类样本集合；(7)调整原始样本集合；(8)重复执行步骤(5)至(7)进行迭代训练，直至收敛；(9)输出代表性图像。通过预聚类、多示例学习和主动学习方法从原始样本中筛选出对分类器分类精度贡献最大的样本集合，再对这些样本进行标注用于其它机器学习任务，这样不仅可以降低标注耗费的人力，而且可以滤除一部分噪声样本，保证其它机器学习任务的有效运行。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20210409

✅ 授权

20190730

?? 实质审查的生效：

20190705

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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