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基于自适应半监督稀疏特征选择的图像标注

史彩娟  沙宇阳  刘健  闫晓东  刘利平  
【摘要】:针对半监督稀疏特征选择算法进行了研究,采用自适应半监督学习来降低半监督特征选择的复杂度,进而提升大规模图像标注的性能。基于自适应半监督学习方法提出了一个新的半监督稀疏特征选择算法,即自适应半监督稀疏特征选择算法(Adaptive Semi-supervised Sparse Feature Selection,ASSFS)。该方法能够克服图拉普拉斯半监督学习方法的高复杂度缺点,同时采用l_(2,1/2)稀疏限定使选取的特征更加稀疏,更具判别性。所提算法应用到了大规模图像标注任务中,在NUS-WIDE图像数据库上进行了实验,实验结果表明了该算法适合大规模图像标注。

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