[发明专利]一种基于集成学习的图像特征编码及识别方法在审

专利信息
申请号: 201410728955.9 申请日: 2014-12-03
公开(公告)号: CN104463922A 公开(公告)日: 2015-03-25
发明(设计)人: 李岳楠;王萍;苏育挺 申请(专利权)人: 天津大学
主分类号: G06T9/00 分类号: G06T9/00
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 温国林
地址: 300072*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 集成 学习 图像 特征 编码 识别 方法
【权利要求书】:

1.一种基于集成学习的图像特征编码及识别方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

构造训练样本,初始化样本采样概率;

根据采样概率选取训练样本,利用采样到的样本训练特征编码函数,对训练样本进行分类;

根据分类结果自适应更新训练样本的采样概率;

循环上述采样及训练过程,直至满足停止训练条件。

2.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的图像特征编码及识别方法,其特征在于,所述根据采样概率选取训练样本,利用采样到的样本训练特征编码函数,对训练样本进行分类的步骤具体为:

1)按照训练样本的采样概率w(Vi),i=1,2,…,N随机选取p×N个训练样本,其中0<p<1为采样比例;

2)利用采样到的样本训练第t个特征编码函数Mt(·):

3)根据2)中所得的编码函数Mt(·)构造分类器ht(·),据此对训练样本进行分类;

其中ht(Vi)∈{-1,+1}为对训练样本Vi进行分类;逐一将每个训练样本的分类结果ht(Vi)和其真实标签yi∈{-1,+1}做比对,计算ht(·)的分类错误率Et

Et=1NΣi=1N[1-yiht(Vi)]2]]>

根据Et计算由Mt(·)所生成的哈希值在哈希距离比对中权重:

αt=12ln[(1-Et)/Et]]]>

其中ln(·)表示取自然对数为底的对数运算。

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