On the Impact of Labeled Sample Selection in Semisupervised Learning for Complex Visual Recognition Tasks
المؤلفون المشاركون
Protopapadakis, Eftychios
Voulodimos, Athanasios
Doulamis, Anastasios
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-09-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
One of the most important aspects in semisupervised learning is training set creation among a limited amount of labeled data in such a way as to maximize the representational capability and efficacy of the learning framework.
In this paper, we scrutinize the effectiveness of different labeled sample selection approaches for training set creation, to be used in semisupervised learning approaches for complex visual pattern recognition problems.
We propose and explore a variety of combinatory sampling approaches that are based on sparse representative instances selection (SMRS), OPTICS algorithm, k-means clustering algorithm, and random selection.
These approaches are explored in the context of four semisupervised learning techniques, i.e., graph-based approaches (harmonic functions and anchor graph), low-density separation, and smoothness-based multiple regressors, and evaluated in two real-world challenging computer vision applications: image-based concrete defect recognition on tunnel surfaces and video-based activity recognition for industrial workflow monitoring.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Protopapadakis, Eftychios& Voulodimos, Athanasios& Doulamis, Anastasios. 2018. On the Impact of Labeled Sample Selection in Semisupervised Learning for Complex Visual Recognition Tasks. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135432
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Protopapadakis, Eftychios…[et al.]. On the Impact of Labeled Sample Selection in Semisupervised Learning for Complex Visual Recognition Tasks. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135432
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Protopapadakis, Eftychios& Voulodimos, Athanasios& Doulamis, Anastasios. On the Impact of Labeled Sample Selection in Semisupervised Learning for Complex Visual Recognition Tasks. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135432
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1135432
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر