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申请/专利权人：中电福富信息科技有限公司
摘要：本发明公开基于Tradaboost的少样本图像分类方法，分别获取通用域图像数据和人体行为图像数据，基于数据筛选策略对通用域图像数据进行筛选得到样本特征与目标领域的人体行为图像数据特征相似的通用域样本数据，同时将人体行为图像数据分为训练样本和测试样本；对通用域样本数据和训练样本进行样本选择得到混合的训练样本；将混合的训练样本进行弱分类器学习，对样本进行权值更新；达到终止条件时将测试样本通入集成分类器预测无标注的人体行为图像的类别并输出分类结果。本发明解决了现有技术训练样本少的局限性。
主权项：1.基于Tradaboost的少样本图像分类方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤1，分别获取通用域图像数据和人体行为图像数据，步骤2，基于数据筛选策略对通用域图像数据进行筛选得到样本特征与目标领域的人体行为图像数据特征相似的通用域样本数据，同时将人体行为图像数据分为训练样本和测试样本；步骤3，对通用域样本数据和训练样本进行样本选择得到混合的训练样本；步骤4，将混合的训练样本进行弱分类器学习，对样本进行权值更新；步骤5，判断当前迭代是否达到终止条件；是则，执行步骤6；否则，执行步骤3；步骤6，将测试样本通入集成分类器预测无标注的人体行为图像的类别，并输出分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中电福富信息科技有限公司 基于Tradaboost的少样本图像分类方法
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