为减少暴恐图像对社会发展和青少年成长造成的不利影响，本文提出一种基于集成分类的暴恐图像自动标注方法，辅助筛除网页中的暴恐信息。该方法将暴恐图像的标注视作多标签分类问题，利用迁移 学习训练多个子网络，然后通过集成学习对子网络的输出进行融合，同时在融合过程中针对各个标签在不同网络上的准确率进行权重分配，最后经过一系列矩阵运算得到图像的标注结果。实验结果表明，与传统机器 学习算法相比，本文方法在准确率和召回率上都有较大提升，并改善了样本不均衡所造成的不同标签类别上模型标注精确度差异较大的问题。
图像标注 多标签分类 集成学习 权重分配 样本不均衡 image annotation multi-label classification ensemble learning weight allocation label category imbalance 太赫兹科学与电子信息学报
2020, 18(2): 306
