[发明专利]图像分类器的生成方法、图像分类方法和装置在审
| 申请号： | 201410453884.6 | 申请日： | 2014-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN105389583A | 公开（公告）日： | 2016-03-09 |
| 发明（设计）人： | 谢清鹏 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京龙双利达知识产权代理有限公司 11329 | 代理人： | 王君;肖鹂 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图像分类器的生成方法和装置，该方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括N个图像样本，N个图像样本属于K个类别，N、K为正整数，N大于K；获取每一个图像样本的特征向量，其中，特征向量包括图像样本的隐变量；基于N个图像样本的隐变量，通过多元逻辑回归模型，训练K个类别的分类器。本发明实施例中，通过多元逻辑回归模型，以最大似然的形式同时训练K个类别的分类器，也就是说，多元逻辑回归模型的使用保留了K个类别的分类器之间的相互关联，与LVSM将物体分类领域的K类分类问题转换成相互孤立的多个二类问题的方式相比，训练结果更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 分类 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种图像分类器的生成方法，其特征在于，包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括N个图像样本，所述N个图像样本属于K个类别，N、K为正整数，N大于K；获取每一个所述图像样本的特征向量，其中，所述特征向量包括图像样本的隐变量；基于所述N个图像样本的隐变量，通过多元逻辑回归模型，训练所述K个类别的分类器。
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