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结合判别分析和多核学习的图像有趣性二分类预测方法

摘要

本发明公开的结合判别分析和多核学习的图像有趣性二分类预测方法,输入图像数据,形成数据集;输入步骤1中数据集,确定数据集中的不寻常线索、美学线索、一般偏好线索三种线索;采用判别相关分析或多重判别相关分析进行任意特征融合;采用简单多核学习算法进行分类。本发明图像有趣性二分类预测方法兼顾了各个线索内不同有趣性特征的紧凑表达和线索间表达有趣性的多源异质特性,形成了紧凑而又有辨别力的有趣性特征集,实现了多源有趣性信息的同时表征和建模。

著录项

  • 公开/公告号CN110569860B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.10.04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安理工大学;

    申请/专利号CN201910818316.4

  • 发明设计人 孙强;王丽婷;李茂会;

    申请日2019.08.30

  • 分类号G06V10/44;G06V10/46;G06V10/50;

  • 代理机构西安弘理专利事务所;

  • 代理人韩玙

  • 地址 710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号

  • 入库时间 2022-11-28 17:49:19

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