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[00240260]一种面向电子图库的在线渐进式图像分类方法

交易价格: 面议

所属行业: 软件

类型: 非专利

技术成熟度: 正在研发

交易方式: 技术转让 技术转让 技术入股

联系人: 南京大学

进入空间

所在地:江苏南京市

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
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技术详细介绍

  一种面向电子图库的在线渐进式图像分类方法

  随着数码相机、智能手机等便携式照相设备的普及,人们拥有的数字相片的数量急剧增长,使得人们愈发强烈的需要一个高效的图像分类管理系统。关于图像分类,当前比较流行的做法有使用机器学习算法,交互式分类方法等。现有技术主要存在三个缺陷:第一,离线学习方法只有一个不可更改的预定义的分类标准,难以满足不同用户的分类需求与偏好;第二,仅关注于对已有图像集按某一个固定不变的标准进行的分类,难以处理动态增加的图像集;第三,没有考虑对分类器的更新,难以处理动态变化的分类标准。

  本发明针对现有技术的不足,提供了一种面向电子图库的在线渐进式图像分类方法,用于缓和、减轻或消除上述缺点。本发明可以边使用边训练,渐进地对分类器进行累积训练和更新,并且随着图像分类过程的进行,本发明可以得到越来越准确的初始分类结果。其次,本发明可以得到满足不同用户需求的多样化的分类结果,图像分类类别体系完全由用户自主确定,并且用户可以自由的增加新的类别。最后,本发明可以减少用户在对图像集进行分类过程中所需要的交互次数,降低用户交互负担。

  一种面向电子图库的在线渐进式图像分类方法

  随着数码相机、智能手机等便携式照相设备的普及,人们拥有的数字相片的数量急剧增长,使得人们愈发强烈的需要一个高效的图像分类管理系统。关于图像分类,当前比较流行的做法有使用机器学习算法,交互式分类方法等。现有技术主要存在三个缺陷:第一,离线学习方法只有一个不可更改的预定义的分类标准,难以满足不同用户的分类需求与偏好;第二,仅关注于对已有图像集按某一个固定不变的标准进行的分类,难以处理动态增加的图像集;第三,没有考虑对分类器的更新,难以处理动态变化的分类标准。

  本发明针对现有技术的不足,提供了一种面向电子图库的在线渐进式图像分类方法,用于缓和、减轻或消除上述缺点。本发明可以边使用边训练,渐进地对分类器进行累积训练和更新,并且随着图像分类过程的进行,本发明可以得到越来越准确的初始分类结果。其次,本发明可以得到满足不同用户需求的多样化的分类结果,图像分类类别体系完全由用户自主确定,并且用户可以自由的增加新的类别。最后,本发明可以减少用户在对图像集进行分类过程中所需要的交互次数,降低用户交互负担。

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