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一种用于刑侦图像分类的多示例集成学习方法

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本发明涉及图像分类技术领域，公开了一种用于刑侦图像分类的多示例集成学习方法，包括：S1、多示例集成学习刑侦图像分类训练；S11、构造多示例包；S12、构造鉴别示例集；S13、鉴别特征提取；S14、构造用于极限学习机ELM的训练集与评估集；S15、训练基于极限学习机ELM的基分类器；S16、分类器自适应加权融合集成；S2、多示例集成学习刑侦图像分类应用测试；S21、计算待分类的刑侦图像的鉴别特征；S22、用集成分类器CE(IMG)对鉴别特征进行分类识别，本发明更能表达图像所包含的各种高层语义及相互关系，特别适合处理训练样本标注信息不完整、图像语义模糊与训练样本存在歧义等情况的模糊学习问题。

著录项

公开/公告号CN111368917A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-07-03

原文格式PDF
申请/专利权人西安邮电大学;
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申请/专利号CN202010144660.2
发明设计人李大湘;李阳;王小毓;孟锐;陈梦思;
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申请日2020-03-04
分类号
代理机构西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人梁静
地址 710061 陕西省西安市长安区西长安街618号西安邮电大学
入库时间 2023-12-17 10:16:29

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-28

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20200304

实质审查的生效
2020-07-03

公开

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