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首页> 外文期刊>Revue d'Intelligence Artificielle >Application à la segmentation semi-supervisée et à la classification de données
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Application à la segmentation semi-supervisée et à la classification de données

机译：在半监督数据分割和分类中的应用

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Nous présentons une méthode générique de classification fondée sur une diffusion de labels sur graphe. Mimant la méthode de ligne de partage des eaux largement utilisée dans le domaine de la segmentation d'images, nous proposons un algorithme s'appliquant à un graphe de distances de topologie quelconque. Appliquée aux problèmes de l'identification de visages et de la classification de cellules de cytologie, cette méthode est testée avec de nombreux types de distances. Nous proposons également deux fonctions de pénalité qui, utilisées lors du processus de diffusion, permettent une nette amélioration de la classification. Nous montrons également que cette méthode est efficace pour la segmentation d'images partiellement annotées.%We present a generic classification method based on a label diffusion on graph. Inspired by the watershed transform widely used in the image segmentation field, we propose a simple algorithm working on distance graphs of any topology. Applied to the face identification and cytological cells classification problems, this method can deal with any type of distances. We propose also two penalty functions that clearly improve the identification results when used within the diffusion process. We also show that this method is efficient for semi-supervised image segmentation.
机译：我们提出了一种基于图上标签分布的通用分类方法。模仿在图像分割领域中广泛使用的分水岭方法，我们提出了一种适用于任何拓扑的距离拓扑图的算法。将这种方法应用于人脸识别和细胞学细胞分类的问题，并在多种距离下进行了测试。我们还提供了两种惩罚功能，它们在广播过程中使用，可以显着改善分类。我们还表明该方法对于分割部分带注释的图像是有效的。％我们提出了一种基于图上标签扩散的通用分类方法。受在图像分割领域广泛使用的分水岭变换的启发，我们提供了一种适用于任何拓扑的距离图的简单算法。应用于人脸识别和细胞学细胞分类问题，该方法可以处理任何类型的距离。我们还提供了两种惩罚功能，可以在扩散过程中使用时明显改善识别结果。我们还表明，该方法对于半监督图像分割是有效的。

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