[发明专利]一种基于流形学习的无监督预适应图像分类方法在审
| 申请号： | 202111522633.5 | 申请日： | 2021-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN114241239A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 田青;许衡;杨宏;朱雅喃 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/77;G06V10/56;G06V10/60;G06V10/75;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/762;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 田凌涛 |
| 地址： | 210032 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流形学习的无监督预适应图像分类方法，该方法旨在构建图像分类模型，然后应用图像分类模型，完成待分类图像的分类，该方法包括以下步骤：1.构建图像样本集；2.构建特征提取网络；3.基于流形学习网络，构建特征向量降维网络；4.基于高阶信息匹配网络，构建分类器网络；5.构建源域图像样本的判别性损失模型、目标域图像样本的聚类损失模型、流形一致性损失模型、高阶张量匹配损失模型；6.引入交叉熵损失，获得最终损失模型；7.针对图像分类待训练模型进行训练，获得图像分类模型；该方法结合流形学习网络和高阶信息匹配网络，提取出的图像特征不仅有很好的迁移性，而且兼具很强的判别性，具有更高的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 流形 学习 监督 适应 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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