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基于解析型字典学习的多模态模式分类方法

摘要

本发明公开一种可提高分类精确率的基于解析型字典学习的多模态模式分类方法,强化了不同模态数据的特有信息及共有类别信息,将多模态图像特征信息置于一个同时进行字典和分类器学习的框架下进行判决性精炼,有利于后续基于分类器回归结果最大位置索引的分类。同时,应用间隔化的目标策略学习到具有灵活性的分类目标,提升整个模型的判决能力和鲁邦性,提高了分类精确率。

著录项

  • 公开/公告号CN107392233A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-11-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 大连理工大学;

    申请/专利号CN201710512836.3

  • 发明设计人 郭艳卿;

    申请日2017-06-29

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构21220 大连非凡专利事务所;

  • 代理人闪红霞

  • 地址 116000 辽宁省大连市高新园区凌工路2号

  • 入库时间 2023-06-19 03:51:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-12-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20170629

    实质审查的生效

  • 2017-11-24

    公开

    公开

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