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申请/专利权人：皇家飞利浦有限公司
摘要：提供了用于注释图像数据的系统和计算机实施的方法。使得用户能够迭代注释所述图像数据。所述迭代注释的迭代包括：基于先前图像数据部分的经过用户验证的标签来生成针对当前图像数据部分的标签；以及使得所述用户能够验证和校正所述生成的标签，以获得针对所述当前图像数据部分的经过用户验证的标签。针对所述当前图像数据部分的所述标签是通过组合以下各项的相应输出来生成的：标签传播算法；以及机器学习的分类器，所述机器学习的分类器是在经过用户验证的标签和图像数据上训练的并且应用于所述当前图像数据部分的图像数据。使用所述当前图像数据部分的所述经过用户验证的标签和所述图像数据来重新训练所述机器学习的分类器，以获得经过重新训练的机器学习的分类器。
主权项：1.一种用于注释图像数据的系统100，所述系统包括：输入接口120，其被配置为访问要注释的所述图像数据030；用户接口子系统180，其包括：用户输入接口184，其被配置为从能由用户操作的用户输入设备080接收用户输入数据082；显示输出接口182，其被配置为向显示器060提供显示数据062以对所述系统的输出进行可视化；处理器140，其被配置为使用所述用户接口子系统来建立用户接口，所述用户接口使得所述用户能够迭代注释所述图像数据，其中，所述迭代注释的迭代包括：所述处理器基于先前图像数据部分的经过用户验证的标签来生成针对当前图像数据部分的标签250；经由所述用户接口使得所述用户能够验证和校正所述生成的标签，以获得针对所述当前图像数据部分的经过用户验证的标签；其中，所述处理器还被配置为：通过经由加权来组合以下各项的相应输出220、230来生成针对所述当前图像数据部分的标签：标签传播算法，其将所述先前图像数据部分的所述经过用户验证的标签传播到所述当前图像数据部分，以及用于标记图像数据的机器学习的分类器，其中，所述机器学习的分类器是在经过用户验证的标签和图像数据上训练的并且应用于所述当前图像数据部分的图像数据；并且使用所述当前图像数据部分的所述经过用户验证的标签和所述图像数据来重新训练所述机器学习的分类器，以获得经过重新训练的机器学习的分类器。
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