[发明专利]一种多级分类对象的分类方法和装置

权利要求书

1.一种多级分类对象的分类方法，其特征在于，包括：

利用多级分类对象的样本特征数据，通过联合训练的方式逐级构建级联分类模型，以得到最终的N级级联分类模型(N为多级分类对象的分类级数)，所述构建过程包括：根据第1级子分类器构建1级级联分类模型；当2≤K≤N时，将所述多级分类对象的样本特征数据和K-1级级联分类模型输出的所述多级分类对象的K-1级分类信息共同输入第K级子分类器，以对所述K-1级级联分类模型和所述第K级子分类器联合训练，得到K级级联分类模型；

利用最终的所述N级级联分类模型对输入的所述多级分类对象的待分类数据进行分类，以得到所述多级分类对象的N级分类信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在构建每一级级联分类模型之前，利用所述多级分类对象的样本特征数据训练该级的子分类器，其中，在每级只构建一个子分类器。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，训练各级子分类器的步骤，包括：

在训练第1级子分类器时，以所述多级分类对象的样本特征数据作为所述第1级子分类器的输入，以所述多级分类对象的1级分类标注信息为训练目标；

在训练第K级子分类器时，2≤K≤N，以所述多级分类对象的样本特征数据和第K-1级分类标注信息为所述第K级子分类器的输入，以所述多级分类对象的第K级分类标注信息为训练目标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子分类器通过满足产生式、可追加训练和联合训练的模型构建。

5.一种多级分类对象的分类装置，其特征在于，包括：

级联分类模型构建模块，用于利用多级分类对象的样本特征数据，通过联合训练的方式逐级构建级联分类模型，以得到最终的N级级联分类模型(N为多级分类对象的分类级数)，所述构建过程包括：根据第1级子分类器构建1级级联分类模型；当2≤K≤N时，将所述多级分类对象的样本特征数据和K-1级级联分类模型输出的所述多级分类对象的K-1级分类信息共同输入第K级子分类器，以对所述K-1级级联分类模型和所述第K级子分类器联合训练，得到K级级联分类模型；

分类模块，用于利用最终的所述N级级联分类模型对输入的所述多级分类对象的待分类数据进行分类，以得到所述多级分类对象的N级分类信息。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括子分类器训练模块，用于：

在构建每一级级联分类模型之前，利用所述多级分类对象的样本特征数据训练该级的子分类器，其中，在每级只构建一个子分类器。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述子分类器训练模块还用于：

在训练第1级子分类器时，以所述多级分类对象的样本特征数据作为所述第1级子分类器的输入，以所述多级分类对象的1级分类标注信息为训练目标；

在训练第K级子分类器时，2≤K≤N，以所述多级分类对象的样本特征数据和第K-1级分类标注信息为所述第K级子分类器的输入，以所述多级分类对象的第K级分类标注信息为训练目标。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述子分类器训练模块还用于：

通过满足产生式、可追加训练和联合训练的模型构建所述子分类器。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。