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一种基于类共享多核学习的图像语义分类方法

摘要

一种基于类共享多核学习的图像语义分类方法,涉及人工智能领域。预处理阶段,提取图像的底层特征并计算多核矩阵;建模阶段,构建一个类共享的多核分类器模型;参数学习阶段,在统一的框架内对多个类别的分类器参数、基础多核函数权重及类别相关的多核函数权重进行优化;图像分类阶段,对待分类的样本,利用学习好的分类器进行图像分类。本发明一方面通过共享一组基础多核函数权重挖掘各个类别在多核函数空间中共有的隐含知识,另一方面对不同类别具有类别相关的多核函数权重,以考虑各个类别在多核函数空间的个性。根据训练数据的充分程度,提供了多核函数组合在类别间相互独立、部分共享或者完全共享的多核分类方法。

著录项

  • 公开/公告号CN102314614B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2013-06-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京大学;

    申请/专利号CN201110324600.X

  • 发明设计人 田永鸿;杨晶晶;黄铁军;高文;

    申请日2011-10-24

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构11255 北京市商泰律师事务所;

  • 代理人毛燕生

  • 地址 100871 北京市海淀区中关村颐和园路5号

  • 入库时间 2022-08-23 09:14:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2013-06-05

    授权

    授权

  • 2012-03-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20111024

    实质审查的生效

  • 2012-01-11

    公开

    公开

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