[发明专利]一种基于子空间学习的图像特征提取方法在审
申请号: | 202010668896.6 | 申请日: | 2020-07-13 |
公开(公告)号: | CN111814887A | 公开(公告)日: | 2020-10-23 |
发明(设计)人: | 李颖;王建坤;王高峰 | 申请(专利权)人: | 山东管理学院 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 济南瑞宸知识产权代理有限公司 37268 | 代理人: | 吕艳芹 |
地址: | 250357 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | 本发明提出一种基于子空间学习的图像特征提取方法,该方法首先利用有标记的多特征图像学习投影矩阵,将多特征图像数据映射到一个公共的低维类标子空间中;然后利用投影矩阵将无标记的多特征图像数据映射到公共子空间;在此基础上,对公共子空间中的特征进行自加权运算,并对多特征进行加权融合,最后得到无标记图像在子空间中的新特征表示。本发明提出的方法解决了高维无标记图像特征提取的问题,有助于提高图像分类准确率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 空间 学习 图像 特征 提取 方法 | ||
【主权项】:
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