[发明专利]一种基于自编码器的未知类别图像标签预测方法

摘要

本发明揭示了一种基于自编码器的未知类别图像标签预测方法，该方法包括以下步骤：S1步骤：利用图像数据库，该数据库中包括一个源域和一个目标域，通过源域的自编码器，学出一个源域投影矩阵；S2步骤：在源域和样本标签未知的目标域同时使用自编码器，将源域知识迁移学习到目标域，将S1步骤训练出的源域投影矩阵作为迭代算法中目标域投影矩阵的初值，通过迭代算法训练得到目标域中未知类别样本的属性；S3步骤：利用余弦相似性将训练出样本属性进行对比，从而预测得到未知类样本的标签。本发明应用了自编码原理在源域和目标域上同时学习从特征空间到属性空间的投影矩阵，通过迭代可以直接得到目标域样本图像的属性，有效缓解域迁移问题的影响。

主权项

1.一种基于自编码器的未知类别图像标签预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1步骤：利用一已知图像数据库，该图像数据库中包括一个源域和一个目标域，且所述源域和目标域中没有共同的类，源域的特征、属性、标签都是已知的，通过源域的自编码器，学出一个源域投影矩阵；S2步骤：在样本标签未知的目标域和源域同时使用自编码器，并将源域知识迁移学习到目标域，将所述S1步骤训练出的源域投影矩阵作为迭代算法中目标域投影矩阵的初值，通过迭代算法训练得到目标域中未知类别样本的属性、未知类别样本特征空间到属性空间的投影矩阵；S3步骤：在未知类别图像标签预测阶段，利用余弦相似性将训练出的未知类样本属性与未知类原型属性进行对比，或者利用训练得到的目标域投影矩阵，通过未知类原型得到预测的样本特征，利用余弦相似性将训练出的未知类样本特征与未知类真实特征进行对比，从而预测得到未知类样本的标签。