公式（3) (4)，計(jì)算樣本xn在已標(biāo)記樣本集合S中的領(lǐng)域集合為N(x|S)= {x1;x2,…，xn}，其對(duì)應(yīng)標(biāo)簽為Y= {y1;y2,…，yj，貝丨J
[0115]
(6)
[0116]根據(jù)公式（3) (4)，計(jì)算樣本x在已標(biāo)記樣本集合S中的領(lǐng)域集合為 N(x|S) ={xnx2,…，xj，其中N(x|S)中和樣本x屬于同一圖像特征的集合為 義1 = …，氣;h統(tǒng)計(jì)XI在圖像特征中位于樣本x前后e范圍內(nèi)的樣本數(shù)量 SN，，貝It
"
[0117] T(x|S) =SN/2e(7)
[0118] 密度熵計(jì)算
[0119] 根據(jù)公式（3) (4)，計(jì)算未標(biāo)記樣本xn在未標(biāo)記集合C中的近鄰樣本集合N(xi|UN) -{Xl，X2，…，XrJ°
[0120] 則基未標(biāo)注樣本xn的近鄰密度表示為：
[0121]
(8)
[0122] 信息熵計(jì)算
[0123] 樣本包含的信息量表示為時(shí)序密度、近鄰熵與近鄰密度的乘積：
[0124] Information(x) =H(x)*p(x) * (1_D(x)) (9)
[0125] 根據(jù)公式（10)在未標(biāo)記樣本集合UN中選擇信息熵最大的樣本乂"進(jìn)行標(biāo)記
[0126]
(10)
[0127] 2分類算法
[0128] 結(jié)果可信度計(jì)算
[0129] 標(biāo)記樣本X;的用戶集合為U={uuu2，…，uj，用戶U;的可信度為creditui，回答 函數(shù)ANS(i〇，
[0130] 最終結(jié)果為"yes"的可信度
[0131] 最終結(jié)果為"no"的可信度為
[0132] 根據(jù)公式（13)標(biāo)記樣本xn
[0133] (丨3)
[0134] 最終樣本Xl標(biāo)記結(jié)果可信度計(jì)算公式如下：
[0135] (14 )
[0136] 用戶信用度更新
[0137] 根據(jù)采樣樣本的權(quán)重平均值A(chǔ)W以及閾值A(chǔ)，更新用戶信用度。
[0138] 對(duì)于標(biāo)記正確的用戶群Utnjf；={uu2，…，um}，用戶11;的信用度的更新公式為：
[0139]
(15)
[0140] 對(duì)于標(biāo)記正確的用戶群Ufals(；= {Ui，％，…，ud}，用戶~的信用度的更新公式為：
[0141]
(16)
[0142] 可信分類迭代算法
[0143] 輸入：算法迭代次數(shù)T
[0144] 輸出：分類器C
[0145] 說明t代表第t次迭代
[0146] 1、根據(jù)公式（13)，標(biāo)記樣本x1;
[0147] 2、根據(jù)公式（14)，計(jì)算標(biāo)記樣本xn的結(jié)果可信度TU(xJ;
[0148] 3、將樣本Xl加入到對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練集樣本中，其初始權(quán)值wt(Xl) =l_TU(Xl);
[0149] 4、歸一化權(quán)重，訓(xùn)練弱分類器Ct;
[0150] 5、計(jì)算帶權(quán)分類誤差，計(jì)算公式為1^=5：￥々;）1[(：々#7;)];
[0151] 6、計(jì)算弱分類器對(duì)應(yīng)的權(quán)重，計(jì)算公式為》, = Zij}
[0152] 7、更新樣本權(quán)重，更新公式為
歸一化權(quán)重，并記錄新加進(jìn)去的樣本的權(quán)重值，
[0153] 8、如果迭代次數(shù)不到T，則轉(zhuǎn)到第（5)步，否則，繼續(xù)下一步； ^w
[0154] 9、計(jì)算新加進(jìn)去樣本T次權(quán)重的平均值如果大于閾值A(chǔ)，則舍棄 T5 該樣本，重新采樣；否則將其加入訓(xùn)練集，權(quán)重為AW，并更新S和Y。
[0155] 10、分別根據(jù)公式（15) (16)更新用戶信用度。
[0156] 11、輸出分類荖
[0157] 3基于眾包的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法
[0158] 定義3迭代終止條件：以分類器的穩(wěn)定性或是置信度作為標(biāo)準(zhǔn)，一旦分類器的準(zhǔn) 確率達(dá)到85 %時(shí)，主動(dòng)學(xué)習(xí)迭代過程將立即終止。
[0159] 輸入：未標(biāo)記樣本集合UN，已標(biāo)注好的測(cè)試集T，已標(biāo)記樣本集合S= {Xl，x2，… ，xj，其對(duì)應(yīng)標(biāo)簽為Y= {y:，y2,…，yn}初始化S=傘；
[0160] 輸出：標(biāo)記訓(xùn)練集S
[0161] 1、初始化S，用k-means算法在U中選出有代表性的樣本S。，標(biāo)注S=S。，未標(biāo)記 樣本集U=U-S。
[0162] 2、根據(jù)公式（10)，在UN中找到最值得標(biāo)記的樣本xn;
[0163] 3、調(diào)用可信分類迭代算法，得到分類器C，
[0164] 4、用測(cè)試集T對(duì)分類器進(jìn)行測(cè)試，如果滿足終止條件，則終止；否則，跳到第（2) 步。
[0165] 結(jié)果判定
[0166] 眾包通過大量自由工作者的智慧解決實(shí)際問題，但是有些工作者因?yàn)閷I(yè)技能不 足，或者使自己利益最大化，提交結(jié)果質(zhì)量低下，因此如何評(píng)判結(jié)果質(zhì)量很重要。
[0167] 對(duì)于出血圖片與正常圖片，采取不同的判定標(biāo)準(zhǔn)。由于相對(duì)于正常圖片來說，出血 圖片對(duì)于我們更有意義。對(duì)于病人和醫(yī)生來說，出血圖片的覆蓋率比分類的正確率更重要， 因此將圖片判定為正常圖片的條件要嚴(yán)格些。
[0168]標(biāo)準(zhǔn)：結(jié)果為'否'（即判斷為正常提片）的人數(shù)超過100人，且結(jié)果的可信度大于 0。7,則平臺(tái)返回結(jié)果'否'。
[0169] 結(jié)果為'是'（即判斷為出血圖片）的人數(shù)超過50人，且結(jié)果的可信度大于0。5， 則平臺(tái)返回結(jié)果'是'。
[0170]否則，不返回結(jié)果，交由專家進(jìn)行判定。
[0171]假設(shè)普通用戶中結(jié)果為'是'（出血）的人數(shù)為yl，'否'（正常）的人數(shù)為nl;職 業(yè)用戶中結(jié)果為'是'（出血）的人數(shù)為y2, '否'（正常）的人數(shù)為n2 ;專業(yè)用戶中結(jié)果為 '是'（出血）的人數(shù)為y3, '否'（正常）的人數(shù)為n3 ;
[0172] 可信度的計(jì)算公式：
[0173]通過計(jì)算結(jié)果為'是'的可信度：該公式為（0.l*yl+0. 3*y2+0. 6*y3)/(0.l*(yl+n1) +0? 3*(y2+n2)+0? 6*(y3+n3))。
[0174]通過計(jì)算結(jié)果為'否'的可信度：該公式為（0?l*nl+0. 3*n2+0. 6*n3V(0.l*(yl+n1) +0? 3*(y2+n2)+0? 6*(y3+n3))。
[0175] 眾包是互聯(lián)網(wǎng)帶來的一種分布式問題解決和生產(chǎn)組織模式，所謂眾包指的是一個(gè) 公司或機(jī)構(gòu)把過去由員工執(zhí)行的工作任務(wù)，以自由自愿的形式外包給非特定的（而且通常 是大型的）大眾網(wǎng)絡(luò)的做法。企業(yè)和組織可以通過互聯(lián)網(wǎng)利用志愿者群體的創(chuàng)意和能力， 這些志愿者具備完成任務(wù)的技能，愿意利用自己的業(yè)余時(shí)間工作，滿足于對(duì)其服務(wù)收取小 額報(bào)酬，或者暫時(shí)并無報(bào)酬，甚至僅僅滿足于未來能夠獲取更多報(bào)酬的前景。眾包提供了一 種組織勞動(dòng)力的全新方式。
[0176] 主動(dòng)學(xué)習(xí)算法雖然可以讓專家只對(duì)有價(jià)值的圖片進(jìn)行標(biāo)注，但采樣過程耗時(shí)較 長(zhǎng)，如果整個(gè)過程只由專家一人完成，那將耗費(fèi)專家大量時(shí)間。對(duì)我們的算法來說最消耗時(shí) 間的不是對(duì)圖片進(jìn)行標(biāo)記，而是采樣過程。在這里如果使用眾包，那么這個(gè)問題可以被很好 的解決。使用眾包之后，人不再需要守在電腦前等采樣結(jié)果，然后對(duì)采樣的樣本進(jìn)行標(biāo)記。 在采樣過程結(jié)束之后，會(huì)將采樣得到的需要標(biāo)記的樣本放到我們搭建的眾包平臺(tái)上，由登 錄平臺(tái)的用戶進(jìn)行標(biāo)記，由平臺(tái)返回，然后根據(jù)某種質(zhì)量評(píng)估方法，判斷是否采用。
[0177] 用戶通過移動(dòng)設(shè)備登錄之后，接收到的任務(wù)非常簡(jiǎn)單，只需要回答是或者否，不需 要進(jìn)行復(fù)雜的思考，占用很長(zhǎng)時(shí)間，幾秒就可以完成，有利于平臺(tái)是推廣和提高用戶參與的 積極性。任務(wù)簡(jiǎn)單也可以一定程度提高結(jié)果的質(zhì)量。
[0178] 在本說明書的描述中，參考術(shù)語"一個(gè)實(shí)施例"、"一些實(shí)施例"、"示例"、"具體示 例"、或"一些示例"等的描述意指結(jié)合該實(shí)施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材