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一种无监督图像特征的提取及分类方法

摘要

本发明公开了一种无监督图像特征的提取及分类方法,其包括以下步骤:A:建立具有三个隐藏层的串行栈式自编码器网络,将图像原始数据进行降维后输入所述自编码器网络;B:预训练网络得到权重矩阵W和偏置b;采用贪婪算法训练第一个隐藏层后更新权重矩阵W和偏置b,得到第一隐藏层特征矩阵,输入第一隐藏层特征矩阵,采用贪婪算法训练第二隐藏层后再次更新权重矩阵W和偏置b,得到第二隐藏层特征矩阵;C:根据分类精度加权融合第一隐藏层特征矩阵和第二隐藏层特征矩阵的特征得到混阶特征矩阵H;D:混阶特征矩阵H通过SVM分类器进行分类,得到分类结果;E:通过比对,得到分类精度A。本发明具有缓解高维图像的“维数灾难”问题和识别精度高的优点。

著录项

  • 公开/公告号CN111062409A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 闽南师范大学;

    申请/专利号CN201911048391.3

  • 申请日2019-10-30

  • 分类号

  • 代理机构厦门市首创君合专利事务所有限公司;

  • 代理人李雁翔

  • 地址 363000 福建省漳州市芗城区县前直街36号

  • 入库时间 2023-12-17 08:08:48

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20191030

    实质审查的生效

  • 2020-04-24

    公开

    公开

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