[发明专利]联合低秩表示和稀疏回归的学习方法有效
| 申请号： | 201710648066.5 | 申请日： | 2017-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN107590505B | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 刘安安;史英迪;苏育挺 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联合低秩表示和稀疏回归的学习方法，所述方法包括以下步骤：对带有图像记忆度分数标签的SUN数据集进行特征提取。将低秩表示，结合稀疏回归模型两部分放在同一个框架下构成一个整体，构建联合低秩表示和稀疏回归模型；利用多视觉自适应回归算法来解决自动预测图像的可记忆性的问题，在最优参数下得到图像特征和图像记忆度的关系，并在最优参数下得到关系结果，预测数据库测试机图像记忆度，并用相关评价标准来验证预测结果；本发明联合低秩表示和稀疏回归的低秩学习框架，准确预测图像区域的可记忆性。 | ||
| 搜索关键词： | 联合 表示 稀疏 回归 学习方法 | ||
【主权项】：
一种联合低秩表示和稀疏回归的学习方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对带有图像记忆度分数标签的SUN数据集进行特征提取；将低秩表示和结合稀疏回归模型两部分放在同一个框架下构成一个整体，构建联合低秩和稀疏回归的模型；利用多视觉自适应回归算法解决自动预测图像的可记忆性的问题，在最优参数下得到图像特征和图像记忆度的关系；组合图像提出的特征，利用在最优参数下得到的关系结果，预测数据库测试集图像记忆度，并用相关评价标准来验证预测结果。
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