[发明专利]一种小样本条件下的两阶段人脸图像分类方法及系统有效
| 申请号： | 201610598570.4 | 申请日： | 2016-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN106250836B | 公开（公告）日： | 2018-09-14 |
| 发明（设计）人： | 张化祥;董晓;王强 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种小样本条件下的两阶段人脸图像分类方法及系统，其中方法包括：样本扩充阶段，通过半监督的方式使人脸图像未标记样本对标记样本进行协同表示，获得协同表示系数；获取最大协同表示系数所对应的未标记样本；将最大协同表示系数所对应的未标记样本加入到标记子集中，对标记样本进行扩充，把扩充后的标记子集作为训练样本；同时将剩余的未标记样本作为新的未标记样本；人脸图像分类阶段，基于协同表示分类器使用扩充后的标记子集对样本扩充阶段得到的新的未标记样本进行分类，并得出最终的分类结果。本发明提高了监督分类方法的正确率，同时充分利用未标记样本的判定信息，使用样本扩充方式将半监督学习问题转化为监督学习问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 样本 条件下 阶段 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种小样本条件下的两阶段人脸图像分类方法，其特征是，步骤如下：样本扩充阶段，通过半监督的方式使人脸图像未标记样本对标记样本进行协同表示，获得协同表示系数；获取最大协同表示系数所对应的未标记样本；将最大协同表示系数所对应的未标记样本加入到标记子集中，对标记样本进行扩充，把扩充后的标记子集作为训练样本；同时将剩余的未标记样本作为新的未标记样本，保存到新的未标记子集中；人脸图像分类阶段，基于协同表示分类器使用扩充后的标记子集对样本扩充阶段得到的新的未标记子集中的新的未标记样本进行分类，并得出最终的分类结果。
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