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本发明涉及一种半监督的多类别Boosting分类方法,把包括标签数据集和无标签数据集的数据集划分为若干个子模块,在数据集上逐列更新边距目标向量,构建具有较好的近似最优边距约束的自调整回归目标;在每个图像块集合上计算稀疏模块化字典;在每个图像块集合上利用基于边距回归目标的模块化稀疏表示学习计算图像块之间的相似性,利用sigmoid加权投票算法把每个图像块集合上学习的相似性结果组合成一个整体;最后根据相似性置信度对无标签数据进行伪标签的分配,按照置信度大小选择一些无标签数据加入训练样本集中对弱分类器
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112232398 A (43)申请公布日 2021.01.15 (21)申请号 202011075826.6 (22)申请日 2020.10.10 (71)申请人 温州大学瓯江学院 地址
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