[发明专利]一种基于多样本字典学习和局部约束编码的图像分类方法有效
| 申请号： | 201910930620.8 | 申请日： | 2019-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN110705636B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 甘玲;王瑞芳 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/44;G06F17/16 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红;陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于多样本字典学习和局部约束编码的图像分类方法，属于人工智能技术领域以及图像分类领域。本发明首先利用K‑SVD算法对训练样本生成虚拟训练样本和初始化字典，并用所有的训练样本以及初始化字典学习一个字典和训练样本的编码系数，然后利用学习到字典学习测试样本的编码系数，利用训练样本的编码系数学习线性分类器系数，最后利用线性分类器系数对测试样本的编码系数进行分类识别并输出分类结果。本发明用于图像分类识别能够使学习到的字典和编码系数矩阵更加具有表示能力，可以明显提高分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多样 字典 学习 局部 约束 编码 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多样本字典学习和局部约束编码的图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1：计算机输入数据集，该数据集是对公认图像集合的特征提取，是.m文件，该文件包含所有图片的特征信息与标签信息，并将数据集划分为训练样本Y
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