[发明专利]一种基于鉴别性样本属性学习的零样本图像识别方法在审
| 申请号： | 201710145628.4 | 申请日： | 2017-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN106980876A | 公开（公告）日： | 2017-07-25 |
| 发明（设计）人： | 吴松松;汪禄;高广谓;郁俊;荆晓远;岳东 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司32200 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于鉴别性样本属性学习的零样本图像识别方法，首先我们在源域和目标域共同学习投影矩阵，并使用源域和目标域每类的原型来调整学习到的投影矩阵。然后，利用学习到的投影矩阵把目标域的图像特征映射到属性空间得到其属性表示。最后，在属性空间上利用最近邻分类器对图像进行分类。对目标域而言，已有的投影矩阵学习方法由于未考虑目标域与源域的分布差异从而更容易导致域迁移问题，而我们的算法通过综合利用源域和目标域的样本信息缓解这种影响，能够取得了更高的图像识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 鉴别 样本 属性 学习 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于鉴别性样本属性学习的零样本图像识别方法，其特征在于，包含以下步骤:步骤1，利用源域图像特征、目标域图像特征以及源域和目标域中每类的原型共同学习目标域的投影矩阵W；步骤2，根据学习到的投影矩阵W将目标域图像特征映射到属性空间得到图像的属性表示矩阵Yt；步骤3，在属性空间中，利用最近邻分类器进行识别，得到图像所属类别。
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