[发明专利]一种基于半监督加权迁移判别分析的图像分类方法有效
| 申请号： | 202110075846.1 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112861929B | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 臧绍飞;马建伟;李兴海;张淼 | 申请（专利权）人： | 河南科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 王力文 |
| 地址： | 471023 河南省洛阳*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督加权迁移判别分析的图像分类方法，属于机器学习技术领域。该方法在传统特征迁移方法基础上引入样本的差异性权重，构造特征迁移分类模型，来解决图像跨领域分类问题。本发明首先设计一种跨领域均值逼近权重。其次，将跨领域均值逼近权重引入最大均值差异度量MMD，并对联合分布调整JDA进行提升改造。然后，将加入半监督判别分析SDA，充分挖掘标签信息和数据的原始空间结构信息，提高算法的类别可分性。本发明能有效抽取领域间高质量的共享特征，提升知识在领域间的迁移效率，获取更高的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 加权 迁移 判别分析 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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