[发明专利]基于自适应局部序数保持解析字典学习的图像分类方法在审
| 申请号： | 202211256342.0 | 申请日： | 2022-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN115601591A | 公开（公告）日： | 2023-01-13 |
| 发明（设计）人： | 董静;吴凯;梅雪;刘厂 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/77;G06V10/774 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211816 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于自适应局部序数保持解析字典学习的图像分类方法，属于计算机视觉技术领域，该方法包括：对数据集中的图像进行特征提取，将其划分为训练集和测试集，并基于训练集采用支持自适应局部序数保持的解析字典学习模型同时学习解析字典和分类器，然后基于学习所得的解析字典计算测试集的编码系数，最后通过分类器与测试集的编码系数取得测试集的类别标签。本发明方法在判别式卷积解析字典学习模型基础上引入一个自适应序数局部保持项，通过在学习过程中同时保持字典原子之间的邻域相关性和邻域内原子的距离排序信息，优化解析字典学习模型，以增强字典的判别性，提升模型在人脸识别、物体识别和场景识别等一般场景下的图像分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 局部 序数 保持 解析 字典 学习 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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