一个Tri-training算法例程代码

资 源 简 介

一个Tri-training算法例程代码

详 情 说 明

Tri-training算法是一种经典的半监督学习方法，特别适用于标注数据稀缺的场景。该算法通过三个分类器的协同训练，利用未标注数据逐步提升模型性能。

在掌纹识别这类生物特征验证系统中，Tri-training的核心优势在于：1）三个基础分类器采用不同的特征子空间（如PCA、LDA等子空间法），形成多样性；2）通过LCMV（线性约束最小方差）准则优化信号处理过程，确保不同传感器阵列采集的掌纹信号具有最优信噪比。

算法流程表现为迭代式的三角验证：当某样本被其中两个分类器一致预测时，该伪标签数据将加入第三个分类器的训练集。时频域分析图的引入，则有效验证了信号处理环节的可靠性——时域图反映掌纹纹理的动态特征，频域图则捕捉其稳定的频带分布特性。

这种融合模式既继承了传统半监督学习的自训练机制，又通过多分类器投票规避了单一模型的误差积累，特别适合嵌入式设备上的实时身份认证。