基于正则化标签传播的弱标注数据降噪方法

摘要

本发明公开了种基于正则化标签传播的弱标注数据降噪方法，包括以下步骤：1、从众包数据平台获取需要的弱标注样本数据集；2、对弱标注图像样本数据构造局部邻域结构；3、求解局部邻域结构的样本近邻赋权相似度矩阵；4、在弱监督的情况下对局部邻域结构构造基于系统状态一致性的降噪模型；5、通过基于正则化标签传播方法对降噪模型进行求解，实现对弱标注样本数据集的降噪。本发明通过构造弱标注数据的局部邻域结构，将整个弱标注样本数据集视为系统，从系统一致性的角度提出弱标注数据降噪方法，实现了弱标注数据的降噪，优化了样本数据集的标注质量，且在降噪过程中不需要人工经验或专家进行干预，有效提高了降噪准确率和降低效率。