[发明专利]一种基于无监督特征学习的图像分类方法在审
| 申请号： | 202010173425.8 | 申请日： | 2020-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN111401434A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 聂飞平;陆继韬;王榕;李学龙 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/34 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 常威威 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于无监督特征学习的图像分类方法。首先，构建图块矩阵，并利用PCA算法学习滤波器组、进行特征图降维，再将输出作为输入，重复此过程以构建深层网络，得到两层降维后的特征图集合；然后，将降维后的特征图进行二值化，计算哈希值并分块统计直方图，得到原始图像的特征嵌入；接着，利用原始图像标签和特征嵌入对分类器进行训练；最后，对未标识的待分类图像计算特征嵌入并利用训练好的分类器进行处理，得到最终分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 特征 学习 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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