[发明专利]一种基于RGB-D图像分类问题的对抗度量学习算法在审
| 申请号： | 202010444044.9 | 申请日： | 2020-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN111488951A | 公开（公告）日： | 2020-08-04 |
| 发明（设计）人： | 史颖欢;陈建蓉;高阳 | 申请（专利权）人： | 南京大学;江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京泰普专利代理事务所(普通合伙) 32360 | 代理人： | 窦贤宇 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于RGB‑D图像分类问题的对抗度量学习算法，属于计算机应用领域。其中，该算法引入对抗学习的思想从多视图特征的视图内和视图间两个角度学习度量距离，1）对于每个单独的视图，该算法生成了难以与原始正样本区分的难区分负样本。对抗地学习原始样本和合成的难区分负样本的视图内度量距离，目的是更好地区分特定视图；2）为了整合多个视图以挖掘视图共享关系，该算法生成具有挑战性的公共子空间，对抗地学习视图间度量来区分这些生成的具有挑战性的样本；续的分类任务。本发明的有益效果为：在RGB‑D目标识别数据集JHUIT‑50准确率达到了97.2%。同时在各种基准多视图数据集上进行的大量实验证明了本发明有效性，最终模型精度高，适用性强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rgb 图像 分类 问题 对抗 度量 学习 算法 | ||
【主权项】：
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