[发明专利]一种基于可伸缩表示学习的图像分类方法在审
| 申请号： | 202011232250.X | 申请日： | 2020-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN112766297A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 汪祥;李小勇;王辉赞;朱俊星;邓科峰;李金才;张卫民;任开军;吴松;唐波 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙) 43236 | 代理人： | 伍志祥 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于可伸缩表示学习的图像分类方法，包括以下步骤：将图像表示为具有固定分辨率的矢量，获取图像集的特征矩阵M；将所述的特征矩阵输入到可伸缩表示学习过程中，获得低维目标矩阵；采用所述低维目标矩阵表示的训练集对KNN分类器进行训练；利用训练好的KNN分类器用于对待分类图像进行分类。本发明方法设计了可伸缩表示学习方法，该方法保留了数据的相似关系，可扩展且易于并行化，适用于大规模图像分类应用，实验表明，在大规模图像分类问题中本发明方法优于当前最好的矩阵表示学习方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 伸缩 表示 学习 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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