12、机器学习算法在图像数据处理中的应用

机器学习算法在图像数据处理中的应用

在机器学习领域，有两个重要的研究方向值得关注，一是用于对抗学习的自组织分类器集成算法（SOCIAL），二是基于多分类器方法的视网膜图像无监督变化检测技术。下面将为大家详细介绍这两个方向的相关内容。

SOCIAL算法：清理训练集标签噪声

SOCIAL算法旨在利用多分类器系统（MCS）方法清理训练集中的标签噪声，适用于对抗学习环境，在这种环境中，恶意用户可能会伪装训练样本以降低分类系统的性能。

关键参数与迭代停止条件

在SOCIAL算法中，有一个重要的参数δ，它表示两个连续步骤之间的差异值，单位为dB。如果两个连续步骤之间没有变化，δ值为0。实验发现，若不想改变初始分布，阈值τ设为1dB是个不错的选择。在相关图表中，虚线表示对δdB线（即实线）连续三个点的插值，阈值τ应用于虚线，这样能更好地吸收连续步骤间δ原始值的变化，从而选择合适的迭代次数来停止算法。

抗噪声性能评估

为评估SOCIAL方法对训练集标签噪声水平的鲁棒性，研究人员考虑了不同百分比的标签噪声，并评估了决策树（DT）和其他MCS方法的准确性。以旋转棋盘数据集为例，使用SOCIAL清理后的数据集训练的DT，其性能始终显著优于使用原始数据训练的DT。从噪声水平达到30%开始，使用SOCIAL清理后的数据集训练的DT在所有考虑的系统中表现最佳，显著提高了分类准确率。

视网膜图像无监督变化检测

视网膜图像分析在眼科诊断中具有重要意义，可用于诊断影响血管系统的多种疾病，特别是糖尿病视网膜病变。研究人员提出了一种基于多分类器的无监督方法，用于检测视网膜多时间数字图像中白色和红色斑点的变化