一种面向非精准标记的多标记图像分类方法及系统

本发明公开了一种面向非精准标记的多标记图像分类方法及系统，涉及计算机视觉和机器学习技术领域，包括：获取待训练的样本图像，构建图像特征矩阵和候选标记矩阵；基于候选标记矩阵，获取样本图像的正类原型与负类原型；基于样本图像中候选标记的数量，获取样本图像的可信度参数；根据正类原型、负类原型及可信度参数，构建置信度矩阵；根据图像特征矩阵、候选标记矩阵及置信度矩阵，联合优化聚类结构、标记一致性与置信度引导，对伪标记矩阵进行优化；基于优化后的伪标记矩阵对多标记图像分类模型进行训练；基于训练后的多标记图像分类模型对新图像进行分类预测。本发明为处理含有噪声标记的多标记图像分类问题提供了一个有效的解决方案。