[发明专利]基于多目标拉格朗日正则的细粒度图像识别方法有效
| 申请号： | 201910644312.9 | 申请日： | 2019-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN110378356B | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 张勇东;闵少波;谢洪涛 | 申请（专利权）人： | 北京中科研究院;中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;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： | 100193 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多目标拉格朗日正则的细粒度图像识别方法，包括：通过神经网络提取输入图像的图像特征X，得到相应的双线性图像A；从双线性图像A中获取规则化特征Y，构建包含矩阵平方根，低秩以及稀疏约束项的目标函数；引入两个辅助的变量来弱化三个约束项之间的关联性，并将目标函数转化为一个增广拉格朗日形式，再通过交替地优化每一个矩阵约束项来得到一个全局近似最优解；利用该全局近似最优解进行图像的识别分类。该方法仅仅包含矩阵乘法，因此能够很好地被GPU兼容，达到更快的识别速度，且该方法能够有效地对双线性图像表达同时进行平方根，低秩，和稀疏的正则约束，极大的提高了识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多目标 拉格朗日 正则 细粒度 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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