[发明专利]基于局部图像特征和多示例学习的家庭合照与非家庭合照分类方法在审
| 申请号： | 201710462744.9 | 申请日： | 2017-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN107392102A | 公开（公告）日： | 2017-11-24 |
| 发明（设计）人： | 张俊康;夏思宇 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人： | 饶欣 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于局部图像特征和多示例学习的家庭合照与非家庭合照分类方法，包括以下步骤S1对每张合照提取局部特征，局部特征为局部几何特征、局部亲属关系特征或者局部语义特征；S2选择一种基于多示例学习架构的二类分类器，将每张合照的所有局部特征和照片标签作为输入，训练多示例分类器的参数；S3在测试阶段，将未知类别合照的局部特征输入到步骤S2训练好的多示例分类器中，得到预测的类别。本发明能够有效利用合照中位于局部区域的具有区分力的信息，保证这些信息不被无用信息所污染，分类精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 局部 图像 特征 示例 学习 家庭 合照 分类 方法 | ||
【主权项】：
基于局部图像特征和多示例学习的家庭合照与非家庭合照分类方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：对每张合照提取局部特征，局部特征为局部几何特征、局部亲属关系特征或者局部语义特征；S2：选择一种基于多示例学习架构的二类分类器，将每张合照的所有局部特征和照片标签作为输入，训练多示例分类器的参数；S3：在测试阶段，将未知类别合照的局部特征输入到步骤S2训练好的多示例分类器中，得到预测的类别。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东南大学，未经东南大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710462744.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 彩色图像和单色图像的图像处理
- 图像编码/图像解码方法以及图像编码/图像解码装置
- 图像处理装置、图像形成装置、图像读取装置、图像处理方法
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序以及图像解码程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序、以及图像解码程序
- 图像形成设备、图像形成系统和图像形成方法
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
