[发明专利]一种高性能的多域图像分类方法在审
| 申请号： | 201910324538.0 | 申请日： | 2019-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN110046668A | 公开（公告）日： | 2019-07-23 |
| 发明（设计）人： | 熊志伟;刘亚婧;田新梅 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;郑哲 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种高性能的多域图像分类方法，该方法全面考虑了网络中出现的特征冗余和类别之间特征的混淆情况。从全局上看，本发明实现了不同的公有特征空间和私有特征空间之间，私有特征空间和私有空间之间完全正交，避免了特征的重复学习和浪费；更进一步的，在公有特征学习过程中联合分布的匹配将不同类别之间的特征分隔开，避免了类别之间特征的混淆，更优的公有特征和私有特征的结合达到了更好的多域图像分类的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 特征空间 图像分类 多域 混淆 私有空间 特征学习 冗余 正交 分隔 匹配 重复 全局 网络 联合 学习 | ||
【主权项】：
1.一种高性能的多域图像分类方法，其特征在于，包括：将所有域的训练数据分别输入至公有特征提取网络以及不同的私有特征提取网络中，其中，每一个域对应一个私有特征提取网络；利用域共享类别分类器和域判别器来保证不同域公有特征之间联合分布的匹配；在提取不同域私有特征时加入私有特征和公有特征之间的正交约束以及私有特征之间的正交约束来确保每个公有特征和私有特征子空间的独立性；将提取到的每个域的私有特征和公有特征拼接，再输入每个域独有的分类网络中进行分类，得到分类结果。
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