[发明专利]一种基于深度分解字典学习的精细图像分类方法在审
| 申请号： | 202011339417.2 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112241768A | 公开（公告）日： | 2021-01-19 |
| 发明（设计）人： | 李争名 | 申请（专利权）人： | 广东技术师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广东有知猫知识产权代理有限公司 44681 | 代理人： | 吴国文 |
| 地址： | 510665 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度分解字典学习的精细图像分类方法，其特征在于包括：一，构造输出层字典学习和分类器学习模型；二，采取梯度下降法对输出层的目标函数进行求解，以获得输出层的分解字典和分类器模型；三，利用分类器模型和输出层分解字典里的分解原子，计算测试样本的类标矢量以获得分解系数，并结合分类器模型获得测试精细图像的类标矢量；四，在类标矢量中，选择最大元素对应的索引即为测试精细图像对应的类标，从而完成测试精细图像的分类。本发明针对精细图像分类具有较低的类间差异，提高了精细图像分类系统的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 分解 字典 学习 精细 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东技术师范大学，未经广东技术师范大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011339417.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种新型桥面伸缩缝结构
- 下一篇：一种C波段功率放大模块和系统
