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一种基于学习跨数据域子空间的图像内容识别的分类方法及装置

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摘要

本发明公开了一种基于学习跨数据域子空间的图像内容识别的分类方法及其装置，其包括：对待分类的各目标图像进行特征抽取，将图像数据转化成可用于分类的数值型数据；输入各目标图像数据域和辅助数据域的数据特征，以及对应辅助域数据的类属标签数据，建立谱图邻接图；对图像数据、标签信息和邻接图，建立数学模型；根据数学模型，更新子空间中基向量的构建系数、数据在子空间中新的表示特征、分类器系数和在目标域图像数据上预测的拟类标签；预测目标域图像数据的分类标签，以此分类标签对目标图像数据进行分类。相比于现有的迁移学习分类技术，本发明提出的分类方法在准确率和稳定性上都有了很大的提高。

著录项

  • 公开/公告号CN103971129B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-07-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN201410228632.3

  • 发明设计人 方正;张仲非;

    申请日2014-05-27

  • 分类号

  • 代理机构杭州宇信知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张宇娟

  • 地址 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

  • 入库时间 2022-08-23 09:58:17

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-07-07

    授权

    授权

  • 2014-11-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20140527

    实质审查的生效

  • 2014-11-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20140527

    实质审查的生效

  • 2014-08-06

    公开

    公开

  • 2014-08-06

    公开

    公开

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