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一种基于主动学习的面向对象分类方法

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本发明涉及一种基于主动学习的面向对象分类方法,所述方法提供了一种评估分割对象混合程度的新指标——明确度，能够将分割对象划分为“明确对象”和“不确定对象”。通过评估不确定对象（混合对象）对分类的影响并结合主动学习技术的优势，确定训练样本中20%的明确对象和80%的不确定对象的分配比例，是最佳比例，继而得到一个高效的主动学习采样策略，最终获得稳定优异的训练样本对象集。本发明克服了由于OBIA分割技术的限制，分割结果出现大量混合对象，而导致的分类表现不佳、不稳定的问题。

著录项

公开/公告号CN111259961A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-09

原文格式PDF
申请/专利权人南京大学;
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申请/专利号CN202010050545.9
发明设计人马磊;傅腾宇;李满春;陈振杰;程亮;
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申请日2020-01-17
分类号
代理机构南京同泽专利事务所(特殊普通合伙);
代理人蔡晶晶
地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
入库时间 2023-12-17 09:38:14

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-03

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20200117

实质审查的生效
2020-06-09

公开

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