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摘要
为了缩减语义鸿沟并缓解人工标注工作量大的问题,提出一种基于自适应加权融合的半监督图像自动标注方法,能够有效利用无标签图像更准确地完成标注任务.首先提取训练集中有标签图像的两个不同特征集,训练两个初始分类器——分别基于支持向量机和卷积神经网络构建;然后提取无标签图像相应的特征输入这两个分类器,分别获得各幅图像对应的标签,再利用自适应加权融合策略重新计算每幅图像对应标签的置信度;最后选择置信度高的图像及其标签加入训练集,并重新训练最初构建的分类器,从而获得一个强分类器.实验在三个大规模基准数据集上进行，对比当前先进的方法,本文方法在大多数性能指标上都表现更优越,从而验证了其有效性和可扩展性.
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