[发明专利]基于lp

摘要

本发明公开了一种基于lp范数正则化的多任务学习图像分类方法及系统，其中，方法包括：获取不同地区的同类图像，并对同类图像进行预处理，以获取多组数据中心图像；对多组数据中心图像分别通过纹理特征和边缘特征进行描述或定义，以获取图像特征矩阵和类别标签矩阵；选择基于支持向量机的多任务学习算法设计分类器，并选择lp范数进行正则化，并且设计目标函数；以及优化分类算法的目标函数，以确定输入图像的最终类别。该方法可以采用lp范数进行正则化，从而可以提高分类过程的效率和效果，并能使优化过程让过程更简单，有效的降低模型的计算复杂度，提高分类准确率和可靠性。

主权项

1.一种基于lp范数正则化的多任务学习图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取不同地区的同类图像，并对所述同类图像进行预处理，以获取多组数据中心图像；对所述多组数据中心图像分别通过纹理特征和边缘特征进行描述或定义，以获取图像特征矩阵和类别标签矩阵；选择基于支持向量机的多任务学习算法设计分类器，并选择lp范数进行正则化，并且设计目标函数；以及优化分类算法的目标函数，以确定输入图像的最终类别。