【摘 要】
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针对图像识别领域目标域标注数据较少而未标注数据较多的情形,为能充分利用未标注数据以提高模型识别能力,提出一种自标注在线顺序极速学习机（SLOSELM）算法。基于源域中已标注
【机 构】
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国家数字交换系统工程技术研究中心,河南工程学院计算机学院
【基金项目】
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河南省基础与前沿技术研究计划基金资助项目“基于多源光学图像的信息融合关键技术研究”(142300410374)
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针对图像识别领域目标域标注数据较少而未标注数据较多的情形,为能充分利用未标注数据以提高模型识别能力,提出一种自标注在线顺序极速学习机（SLOSELM）算法。基于源域中已标注数据构建极速学习机（ELM）模型以识别目标域中未标注数据,选取识别结果中置信度高的样本,并采用SLOSELM算法对ELM模型进行自适应调整,提高图像识别能力。在真实数据集上的实验结果表明,应用SLOSELM算法后ELM模型的图像平均识别能力提高约18%,相比Co-training算法识别时间更短。
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