[发明专利]一种面向图像分类任务的多层字典学习方法在审
| 申请号： | 202010377838.8 | 申请日： | 2020-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN111709442A | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 王立春;李爽;王少帆;孔德慧;尹宝才 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市中闻律师事务所 11388 | 代理人： | 冯梦洪 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种面向图像分类任务的多层字典学习方法，其能够解除多个字典之间关系定义的局限性，提升字典学习应用于分类问题的精度。这种面向图像分类任务的多层字典学习方法，用于提取图像样本中的类别信息，包括：(1)将多层字典之间的依赖关系定义为残差学习，基于多层残差判别字典学习框架来学习多层字典及分类器；(2)基于步骤(1)学习的多层字典依次计算待分类数据的多轮编码向量，再利用相应的分类器进行分类，加和各分类器预测值得到最终识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 图像 分类 任务 多层 字典 学习方法 | ||
【主权项】：
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