基于排序学习的多标签零样本分类方法

摘要

本发明涉及面向多媒体内容理解和分析领域的多标签图像分类技术，为构造出新的分类模型，实现基于相关性等级的多标签分类算法设计。本发明采用的技术方案是，基于排序学习的多标签零样本分类方法，步骤如下：特征提取阶段：利用已有的特征提取器进行不同模态的特征描述，得出训练数据集；多模态特征变换阶段给定训练样本集合对，包含原始图像及其对应标签，且两者间的标注信息确定，以此对模型进行训练；分类标注阶段，给定测试样本的原始图像，以及可能的标签，此时两者对应关系不确定，进行测试。本发明主要应用于多标签图像分类场合。