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Generic visual classification with gradient components-based dimensionality enhancement

机译:具有基于梯度成分的维数增强的通用视觉分类

摘要

In an image classification system (70), a plurality of generative models (30) correspond to a plurality of image classes. Each generative model embodies a merger of a general visual vocabulary and an image class-specific visual vocabulary. A gradient-based class similarity modeler (40) includes (i) a model fitting data extractor (46) that generates model fitting data of an image (72) respective to each generative model and (ii) a dimensionality enhancer (50) that computes a gradient-based vector representation of the model fitting data with respect to each generative model in a vector space defined by the generative model. An image classifier (76) classifies the image respective to the plurality of image classes based on the gradient-based vector representations of class similarity.
机译:在图像分类系统( 70 )中,多个生成模型( 30 )对应于多个图像类别。每个生成模型都体现了通用视觉词汇和特定于图像类别的视觉词汇的结合。基于梯度的类相似性建模器( 40 )包括(i)模型拟合数据提取器( 46 ),用于生成图像( 72 < / B>)分别对应于每个生成模型,以及(ii)维数增强器( 50 ),该维数增强器针对定义的矢量空间中的每个生成模型计算模型拟合数据的基于梯度的矢量表示通过生成模型。图像分类器( 76 )基于类别相似度的基于梯度的矢量表示,将图像分类为多个图像类别。

著录项

  • 公开/公告号US7680341B2

    专利类型

  • 公开/公告日2010-03-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FLORENT PERRONNIN;

    申请/专利号US20060418949

  • 发明设计人 FLORENT PERRONNIN;

    申请日2006-05-05

  • 分类号G06K9/62;G06K9/46;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 18:50:33

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