[发明专利]分类器训练方法及装置在审
| 申请号： | 201610827322.2 | 申请日： | 2016-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN107818327A | 公开（公告）日： | 2018-03-20 |
| 发明（设计）人： | 梁爽;杭文龙;王琼;秦璟;王平安 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所44237 | 代理人： | 张全文 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于智能计算技术领域，提供了一种分类器训练方法及装置，所述方法包括将样本对应在原始空间中的原特征以及在隐空间中的隐特征合并到特征增维空间中，所述样本包括已标注样本和未标注样本；获取所述已标注样本在所述特征增维空间的增维特征，以及根据所述样本的原特征和隐特征得出所述特征增维空间中的投影矩阵；根据所述已标注样本的原特征和增维特征对分类器进行训练。所述方法相对现有技术能够减少计算量并降低时间复杂度，而且仅利用已标注数据的原特征和增维特征训练分类器，能够提高分类器的训练速度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种分类器训练方法，其特征在于，包括：将样本对应在原始空间中的原特征以及在隐空间中的隐特征合并到特征增维空间中，所述样本包括已标注样本和未标注样本；获取所述已标注样本在所述特征增维空间的增维特征，以及根据所述样本的原特征和隐特征得出所述特征增维空间的投影矩阵；根据所述特征增维空间的投影矩阵，以及所述已标注样本的原特征和增维特征对分类器进行训练。
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