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一种基于共享参数空间的核集成支持向量机图像分类方法

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本发明公开了一种基于共享参数空间的核集成支持向量机图像分类方法，获取图像数据形成样本集,对样本集进行预处理，并且使用核方法获取样本集的不同的单个基础内核；基于单个基础内核构造单核模型；使用约束将多个单核模型的损失集成到统一的损失中，该统一的损失即为集成损失，进而由多个单核模型构建出共享参数空间内的核集成支持向量机模型；并在多个核空间中进一步学习每个核所共享的公共参数和单个特定参数；利用所述的共享参数空间中的核集成支持向量机模型训练得到一个分类器，对待分类图像进行分类，得到分类结果。本发明提出的图像分类方法能够提高图像分类的准确性。

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公开/公告号CN113902017A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-07

原文格式PDF
申请/专利权人江苏大学;
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申请/专利号CN202111186919.0
发明设计人沈项军;吴玉仁;刘志锋;
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申请日2021-10-12
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构
代理人
地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
入库时间 2023-06-19 13:35:32

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