[发明专利]基于深度特征聚类和语义度量的不相关标签过滤方法有效
| 申请号： | 202010992837.4 | 申请日： | 2020-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN112232374B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 蒋雯;苗旺;耿杰;曾庆捷 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F18/2411 | 分类号： | G06F18/2411;G06N3/0464;G06N3/08;G06F18/232 |
| 代理公司： | 深圳科润知识产权代理事务所(普通合伙) 44724 | 代理人： | 刘强强 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度特征聚类和语义度量的不相关标签过滤方法，包括以下步骤：步骤一、传感器获取图像集；步骤二、建立与图像集对应的标签集；步骤三、提取图像集图像的深度特征；步骤四、对深度特征聚类获取聚类簇；步骤五、构建聚类簇的相关语义标签集合；步骤六、构建聚类簇的待度量标签集合；步骤七、生成语义向量；步骤八、计算语义向量的相关度；步骤九、根据相关度进行不相关标签过滤。本发明对庞大的样本图像数据聚类获取聚类簇，用于对样本图像数据的预分类，通过对聚类成的样本图像数据进行分析，拥有更高的有效性与正确性，同时对标签语义进行相关度度量，从而实现了不相关标签的自动过滤，可以提升深度网络的泛化性与鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 特征 语义 度量 不相关 标签 过滤 方法 | ||
【主权项】：
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