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联合低秩表示和稀疏回归的学习方法

摘要

本发明公开了一种联合低秩表示和稀疏回归的学习方法,所述方法包括以下步骤:对带有图像记忆度分数标签的SUN数据集进行特征提取。将低秩表示,结合稀疏回归模型两部分放在同一个框架下构成一个整体,构建联合低秩表示和稀疏回归模型;利用多视觉自适应回归算法来解决自动预测图像的可记忆性的问题,在最优参数下得到图像特征和图像记忆度的关系,并在最优参数下得到关系结果,预测数据库测试机图像记忆度,并用相关评价标准来验证预测结果;本发明联合低秩表示和稀疏回归的低秩学习框架,准确预测图像区域的可记忆性。

著录项

  • 公开/公告号CN107590505B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 天津大学;

    申请/专利号CN201710648066.5

  • 发明设计人 刘安安;史英迪;苏育挺;

    申请日2017-08-01

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;

  • 代理人李林娟

  • 地址 300072 天津市南开区卫津路92号

  • 入库时间 2022-08-23 12:23:18

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