[发明专利]一种标签缺失情况下的低秩投影特征提取方法在审
| 申请号： | 202010089419.4 | 申请日： | 2020-02-12 |
| 公开（公告）号： | CN111259916A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 沈港;刘浩;王凯巡;时庭庭;应晓清;魏国林;黄震;廖荣生;周健;魏冬;田伟 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 徐俊 |
| 地址： | 201600 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种标签缺失情况下的低秩投影特征提取方法，所提方法逐一对样本数据和标签进行检测，获得当前样本和对应的标签。若当前样本标签属于正常范围，则继续检测下一个样本，若当前样本标签为缺失时，则计算每个样本在原始空间中距离该样本的欧氏距离，通过k近邻原则求得可能性最大的标签，并把对应于该样本的标签写入原始数据集中。在标签补偿后，构造最近邻图矩阵，通过PCA算法学习投影矩阵，并将投影矩阵应用到测试集上，用分类器执行归类。所提方法能够自适应地为各种归类模型提供更准确合理的训练数据，以帮助分类器生成更好的归类模型，提高图像分类的准确度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 标签 缺失 情况 投影 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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