[发明专利]一种基于集成学习的模式训练和识别方法无效
| 申请号： | 201110303362.4 | 申请日： | 2011-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN102521599A | 公开（公告）日： | 2012-06-27 |
| 发明（设计）人： | 唐胜;韩淇;张勇东;李锦涛 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于集成学习的模式训练和识别方法，该模式训练方法包括：1)对训练样本进行词典学习，生成冗余词典；2)利用所述冗余词典对所述训练样本进行稀疏编码，获得每个训练样本的稀疏编码系数；3)根据所述稀疏编码系数对所有训练样本进行稀疏子空间划分；4)对于每个稀疏子空间内的训练样本进行子模型训练，获得用于分类的子模型。本发明的上述模式训练和识别方法可以取得更高的识别性能，同时能显著提高训练效率和检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 模式 训练 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于集成学习的模式训练方法，包括：1)对训练样本进行词典学习，生成冗余词典；2)利用所述冗余词典对所述训练样本进行稀疏编码，获得每个训练样本的稀疏编码系数；3)根据所述稀疏编码系数对所有训练样本进行稀疏子空间划分；4)对于每个稀疏子空间内的训练样本进行子模型训练，获得用于分类的子模型。
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