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一种基于深度标签预测的诱导式图像分类方法及系统

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专利号 2015101972452 专利名称 一种基于深度标签预测的诱导式图像分类方法及系统
专利类型 发明专利 国际分类 G06K9/62
申请人 苏州大学 申请地址 江苏省苏州市工业园区仁爱路199号
发明人 张召;梁雨宸;张莉;李凡长 申请日期 2015-04-23
下证状态 未知 更新时间 2023-04-18 08:15:10
专利摘要 本发明公开了一种基于深度标签预测的诱导式图像分类方法及系统,首先对有标签的训练样本和无标签的训练样本进行相似性学习,构造加权相似近邻图,再初始化一个类标签矩阵。为了降低“浅”预测标签中的混合信号对系统性能的影响,引入了描述学习的思想,先计算基于原始输入空间的通常含有混合信号的“浅”软标签,进而利用描述学习得到判别性更强的深度软标签,取深度标签中概率的最大值,用于类别鉴定,得到最准确的分类结果。通过深度标签预测,有效降低了浅层软标签中的混合信号对结果的影响,使分类精度大幅提高。此外,本发明方法通过引入描述学习,可快速有效地完成样本外数据的深度归纳分类,无需引入额外的学习过程,方法可拓展性好。

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