计算机工程与应用 ›› 2020, Vol. 56 ›› Issue (17): 69-77.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1906-0242
刘佳洛,姚奕,黄松,惠战伟,陈强,寇大磊,张仲伟
LIU Jialuo, YAO Yi, HUANG Song, HUI Zhanwei, CHEN Qiang, KOU Dalei, ZHANG Zhongwei
摘要:
机器学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等实际应用中已经取得了显著的成功。图像分类作为计算机视觉的一个主要分支。不久的将来,许多的图像分类程序会以机器学习的方式呈现。然而,由于机器学习图像分类程序的测试面临着测试预言难题,这使得在测试的过程中将需要大量的人力及物力。为了缓解测试预言难题,使用了蜕变测试技术。为了规范测试流程、提高测试效率,提出了一种适用于机器学习图像分类程序的蜕变测试框架。并且通过测试基于SVM和VGGNet图像分类程序,验证了该测试框架的合理性和有效性。