Figur 1: Översikt över vår aktiva samanalys: a) Vi börjar med en första oövervakad samsegmentering av indatauppsättningen. (b) Under aktivt lärande föreslår systemet automatiskt begränsningar som skulle förbättra resultaten och användaren interaktivt lägger till begränsningar när så är lämpligt. I detta exempel lägger användaren till en inte-länk begränsning (i rött) och en måste-länk begränsning (i blått) mellan segment. c) Begränsningarna sprids till uppsättningen och samsegmenteringen förfinas. Processen från b till c upprepas tills önskat resultat erhålls. Ouppmärksammad samanalys av en uppsättning former är ett svårt problem eftersom geometrin i formarna ensam inte alltid helt kan beskriva semantiken i formdelarna. I detta dokument föreslår vi en halvövervakad inlärningsmetod där användaren aktivt hjälper till med med analysen genom att iterativt tillhandahålla indata som successivt begränsar systemet. Vi introducerar en ny begränsad klustermetod baserad på ett fjädersystem som bäddar in element för att bättre respektera deras inter-distans i funktionsutrymme tillsammans med den användargivna uppsättningen av begränsningar. Vi presenterar också en aktiv inlärningsmetod som antyder för användaren där hans insats sannolikt kommer att vara den mest effektiva för att förfina resultaten. Vi visar att varje enskilt par av begränsningar påverkar många relationer över hela uppsättningen. Således kräver metoden endast en gles uppsättning begränsningar för att snabbt konvergera mot en konsekvent och felfri semantisk märkning av uppsättningen.
Wang och Asafi m.fl. REF presenterade en halvövervakad inlärningsmetod där användaren aktivt hjälper till med med analysen genom att iterativt tillhandahålla indata.
Active co-analysis of a set of shapes
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}