[发明专利]一种用于零样本分类的多模态典型相关分析的方法有效
| 申请号： | 201610027658.0 | 申请日： | 2016-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN105701514B | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 冀中;谢于中 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 用于 样本 分类 多模态 典型 相关 分析 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种用于零样本分类的多模态典型相关分析的方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)使用训练数据的视觉特征X1以及相应类别的语义特征X2,…Xc求解下式，得到映射矩阵W：
式中，I是单位矩阵；
2)在验证集中学习得到下式中的权重αi
式中，xj是验证数据的视觉特征，是与xj相对应类别的第k个模态的语义特征，sim(a,b)＝aTb/(||a||·||b||)，为两个向量的距离；
3)使用映射矩阵W，将测试数据的视觉特征和未见过的类别的语义特征yk映射至公共空间；
4)用步骤2)中的公式对测试数据进行分类，式中的k*是测试数据相应的类别。
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