一种基于多视图和半监督学习机制的图像标注方法

摘要

本发明公开了一种基于多视图和半监督学习机制的图像标注方法，该方法包括以下步骤：基于不相关视觉特征的多视图分类器学习过程；基于标记样本和具有较高可信度伪标记样本的多视图分类器优化过程；基于最大熵投票原则和标注间相关性的多视图标注过程。本发明提出多视图半监督图像标注方法的性能明显优于之前提出的其它方案的性能，该方法的主要思想是：首先利用互不相关的视图来训练多个独立的分类器，然后利用初始标记样本和伪标记样本对视图分类器进行优化，最后基于最大熵投票原则以及各个标注间的相关性，为每幅未标记图像分配合适的语义标注。