基于三支决策的二阶段图像分类方法

Pattern Recognition and Artificial Intelligence(2021)

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摘要
针对深度学习单一模型不能有效处理不确定性预测结果的问题,文中从三支决策出发,将阴影集理论引入图像分类中,构建两阶段图像分类方法.首先,使用卷积神经网络分类样本,获得隶属度矩阵.然后,使用基于阴影集的样本划分算法处理隶属度矩阵,获得分类结果中存在不确定性的部分,即不确定域,进行延迟决策.最后,使用特征融合技术,将SVM作为分类器进行二次分类,降低分类结果的不确定性,提高分类准确率.在CIFAR-10、Caltech 101数据集上的实验验证文中方法的有效性.
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