[发明专利]基于正向-多反向协作稀疏表示分类器的图像标注方法在审
| 申请号： | 202010057255.7 | 申请日： | 2020-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN111291787A | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 赵仲秋;刘典;黄德双 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 安徽合肥华信知识产权代理有限公司 34112 | 代理人： | 余成俊 |
| 地址： | 230009 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于正向‑多反向协作稀疏表示分类器的图像标注方法，该方法包括四个步骤：（1）将无标签图像集分解为多个较小无标签图像集子集，然后在有标签图像集和各个无标签图像子集之间分别执行反向稀疏表示；（2）构建基于无标签图像集多样化分解的正向‑多反向协作稀疏表示分类器模型；（3）基于置信度最小均方误差准则集成优化正向‑多反向协作稀疏表示分类器模型；（4）利用优化后的正向‑多反向协作稀疏表示分类器模型来对检索图像库中图片进行相关性和多样性的标注。本发明对图像或人工类别标签噪声都具有较好鲁棒性，优于其它半监督学习方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 正向 反向 协作 稀疏 表示 分类 图像 标注 方法 | ||
【主权项】：
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