[发明专利]一种鲁棒特征空间共同学习的多标签图像分类方法在审
| 申请号： | 202111225017.3 | 申请日： | 2021-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN113920368A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 刘志锋;唐川景;沈项军;周从华 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62;G06F30/27;G06F17/16 |
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| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种鲁棒特征空间共同学习的多标签图像分类方法，首先准备多标签数据；在特征空间和标签空间中引入特征选择和核范数的低秩表示方法从而构造鲁棒的标签和特征空间共同学习的多标签分类模型；利用鲁棒低秩投影矩阵V将q维标签空间映射到r维的标签空间中，从而V表示在标签空间中学习到的鲁棒低秩投影；引入增广拉格朗日乘数法对多标签分类模型的目标函数中的矩阵P和矩阵V进行求解；将多标签数据作为训练数据样本对提出的多标签分类模型进行训练，得到最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V；基于最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V完成多标签分类模型的训练，并利用该多标签分类模型进行多标签图像分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 特征 空间 共同 学习 标签 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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