[发明专利]基于流形约束的跨模态嵌入的零样本分类方法在审
| 申请号： | 201610879328.4 | 申请日： | 2016-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN106485272A | 公开（公告）日： | 2017-03-08 |
| 发明（设计）人： | 冀中;于云龙 | 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： | 一种基于流形约束的跨模态嵌入的零样本分类方法，包括利用如下流形约束的跨模态嵌入模型学习从视觉空间映射到类别语义空间的转换矩阵；利用学习到的转换矩阵，将测试样本从视觉空间映射到类别语义空间，得到测试样本在类别语义空间中的嵌入向量；利用欧式距离计算测试样本在类别语义空间中的嵌入向量与测试类别的语义特征之间的关系，利用最近邻分类器实现对测试样本的分类。本发明的基于流形约束的跨模态嵌入的零样本分类方法，能够更好的挖掘不同模态之间的语义信息以及不同类别之间的判别信息，并且利用流形约束保持在模态转换过程中的局部结构。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 流形 约束 跨模态 嵌入 样本 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于流形约束的跨模态嵌入的零样本分类方法，其特征在于，包括如下步骤：1)利用如下流形约束的跨模态嵌入模型学习从视觉空间映射到类别语义空间的转换矩阵WargminwΣi=1nΣj=1K-(xiTWyli-xiTWyj)+λ12||W||F2+λ22WTXSLXSTWs.t.XSTWWTXST=1,]]>其中，xi表示来自训练数据集S的训练样本，是训练样本xi所属类别的类别语义特征，λ1和λ2是常数，表示所有的训练样本，L表示拉普拉斯矩阵，n表示训练数据集的样本个数，K表示训练样本的类别数；2)利用学习到的转换矩阵W，将测试样本从视觉空间映射到类别语义空间，得到测试样本在类别语义空间中的嵌入向量；3)利用欧式距离计算测试样本在类别语义空间中的嵌入向量与测试类别的语义特征之间的关系，利用最近邻分类器实现对测试样本的分类。
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