[发明专利]一种模式分类模型由抽象到具体AtoC模型

摘要

本发明属于图像识别技术领域，具体为一种模式分类模型由抽象到具体AtoC模型。AtoC模型依次包含多模块(MM)，MAX模块(MAXr)，决策模块(DM)，少模块(LM)。AtoC模型利用概率在计算机中表示抽象，然后根据一些决策规则，从对应的类中选出较少的类，最后把这些较少的类再送入相应的少类分类器中得到一个确切的类别归属。由抽象到具体AtoC模型具体可以应用于人脸识别、数字识别、表情识别、字母识别等模式识别问题。

主权项

一种模式分类模型由抽象到具体AtoC模型，其特征在于依次由多模块(MM)、MAX模块(MAXr)、决策模块(DM)和多个少模块(LM)连接组成；其输入是代表一个物体的特征向量，输出是这个物体该属于的某个类别；在模式识别中图像特征信息依次送入到多模块(MM)，MAX模块(MAXr)，决策模块(DM)，少模块(LM)；其中，引入概率信息：一个物体图像的特征信息输入多模块(MM)，得到K个概率，这些概率表示抽象信息；MAX模块从中找出前r个最大的概率对应的类别；在决策模块(DM)中，通过决策规则决定这个输入向量是应该进一步送到少模块(LM)中的哪一个少分类器中，还是直接给出具体的类别属性。