[发明专利]一种基于信息增强的多视角分类器及其设计方法在审
| 申请号： | 201910759013.X | 申请日： | 2019-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN110458241A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 朱昌明 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F16/906 |
| 代理公司： | 31323 上海元好知识产权代理有限公司 | 代理人： | 张妍;刘琰<国际申请>=<国际公布>=< |
| 地址： | 201306上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于信息增强的多视角分类器及其设计方法，该多视角分类器包括依次相连的多视角数据收集模块、缺失样本信息修复模块以及有效样本信息增强模块。本发明通过缺失样本信息修复、有效样本信息增强等两个方面，在相关接口作用下，用于港口等领域，能够有效提升多视角数据集在实际场景中的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 多视角 信息增强 样本信息 有效样本 分类器 数据收集模块 分类性能 接口作用 实际场景 修复模块 依次相连 数据集 修复 港口 | ||
【主权项】：
1.一种基于信息增强的多视角分类器，其特征在于，包括依次相连的多视角数据收集模块、缺失样本信息修复模块以及有效样本信息增强模块；/n所述多视角数据收集模块用于对收集的多视角数据集进行区域定位和标记处理，并进行存储；/n所述缺失样本信息修复模块用于针对多视角数据集的每个视角所对应的样本矩阵，计算样本矩阵所对应的低秩假设矩阵并建立该视角所对应的子分类器；将低秩假设矩阵分解为样本矩阵的潜在表示形式和系数矩阵并更新子分类器；进而得到用于反映修复信息数量的量表达式和用于反映修复信息的分类性能的质表达式；基于量表达式和质表达式构建量质平衡模型，进而建立优化函数并对该函数进行求解，得到各个视角的潜在表示形式和系数矩阵的优化结果，通过两者相乘得到信息修复后的多视角数据集；/n所述有效样本信息增强模块用于针对修复后的多视角数据集，采用多视角聚类算法以获得视角和特征的权重；计算任一选择的一个有标签样本和一个无标签样本之间的相似度；根据计算出的相似度和一个选择标准，选择合适的相似度所对应的有标签样本和无标签样本，并生成合适的Universum样本，从而增强有效的用于多视角分类器训练的样本信息。/n
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