一种基于子空间投影和字典学习的图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于子空间投影和字典学习的图像分类方法，首先通过带标签的训练集样本对判别字典进行初始化，然后使用判别字典预测测试样本的类别标签。选出伪标签具有高可信度的测试集样本，并用其与带标签的训练集样本学习一个低维子空间，在这个低维空间上更新判别字典。利用更新得到的判别字典重新对测试集样本进行分类，比较本轮迭代得到的伪标签和上一轮伪标签，将两轮得到的伪标签属性相同的样本称为稳定样本，如果在一轮迭代结束后稳定样本的数量超过了测试集样本数量的百分之八十，则迭代结束，输出该轮得到的伪标签作为分类的结果。与已有的领域自适应图像分类方法相比，本发明的算法能取得更高的分类准确率。