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SVM半监督图像分类
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SVM半监督图像分类
使用支持向量机进行半监督图像分类。使用文献[1]中的方法从所有有效数据（标记数据和未标记数据）进行有监督的图像特征学习，利用图像丰富的类别属性，从现有的数据自动采集生成图像的原型集集合，然后对每个原型集进行特征学习，将这些原型集中的特征投影串联生成图像特征，进行图像分类。并将其与以往根据未标记图像确定分类边界的半监督图像分类方法进行性能对比。
