روشی ترکیبی و نیمه نظارتی مبتنی بر گراف برای برچسب زنی خودکار تصاویر
نویسنده:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
روش های یادگیری نیمه نظارتی مبتنی بر گراف اغلب بر روی مسائل تک برچسبی متمرکز و پیاده سازی شده اند، درصورتی که بسیاری از مسائل دنیای واقعی به صورت چندبرچسبی هستند. در این مقاله یک روش نیمه نظارتی ترکیبی بنام LGC+ML-KNN برای برچسب زنی تصاویر به صورت چندبرچسبی ارائه داده ایم که از ترکیب روش یادگیری نیمه نظارتی مبتنی بر گراف (LGC) و یادگیری چندبرچسبی (ML-KNN) تشکیل شده است . روش ارائه شده به دلیل استفاده از یادگیری نیمه نظارتی و مشارکت دادن تمام نمونه ها و پیش بینی برچسب های اولیه و آموزش یادگیر ML-KNN با تعداد نمونه برچسب خورده بیشتر، دارای دقت بهتری نسبت به روش های موجود است. روش ارائه شده روی چندین مجموعه داده استاندارد آزمون شده است. نتایج آزمایش ها نشان می دهد که عملکرد روش ارائه شده بخصوص در مواردی که تعداد نمونه برچسب دار بسیار کم است، به نحو قابل ملاحظه ای بهتر است.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
صفحات:
79 تا 88
لینک کوتاه:
magiran.com/p2096509
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!