[发明专利]一种基于结构特征增强和类中心匹配的跨域图像分类方法有效
| 申请号： | 202110460439.2 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113159199B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 孟敏;吴壮辉;武继刚 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于结构特征增强和类中心匹配的跨域图像分类方法，包括：获取源域图像和目标域图像；构建视觉特征提取器和结构特征提取器提取上述图像的初始视觉特征和初始结构特征；基于上述图像的初始视觉特征和初始结构特征，获得源域图像增强特征和目标域图像增强特征，利用其对目标域图像进行类中心匹配，获得目标域图像的伪标签；使用具有真实标签的源域图像和具有伪标签的目标域图像对视觉特征提取器、结构特征提取器和分类器进行训练；利用训练好的视觉特征提取器、结构特征提取器和分类器获得待分类的目标域图像的分类结果。本发明综合考虑图像的视觉特征和结构特征，使用类中心匹配方法进行伪标签赋予操作，提高了跨域图像的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 结构 特征 增强 中心 匹配 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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