[发明专利]分类器训练方法和系统有效
| 申请号： | 201410250540.5 | 申请日： | 2014-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN105224947B | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 李静雯;师忠超;刘殿超;鲁耀杰;贺娜 | 申请（专利权）人： | 株式会社理光 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/66 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 黄剑飞 |
| 地址： | 日本*** | 国省代码： | 日本;JP |
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| 摘要： | 本发明提供了一种分类器自适应训练方法和系统。该方法包括：采用当前分类器在线识别连续输入的多帧图像，并将被识别的图像作为高置信度正负样本直接添加到分类器的样本库；以及将当前分类器难以识别的图像输出为疑难样本，并针对所述疑难样本的上下文，将其识别为正负可信样本，并赋予所识别正负可信样本一定权重后将其添加到分类器的样本库。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种分类器自适应训练方法，包括：采用当前分类器在线识别连续输入的多帧图像，并将被识别的图像作为高置信度正负样本直接添加到分类器的样本库；以及将当前分类器难以识别的图像输出为疑难样本，并针对所述疑难样本的上下文，将其识别为正负可信样本，并赋予所识别正负可信样本一定权重后将其添加到分类器的样本库，其中所述权重是基于具体疑难样本的时域上下文、空域上下文和语义上下文以及当前分类器对疑难样本的影响而计算出的。
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