[发明专利]一种基于支持向量正则化字典对学习的模式分类方法在审
| 申请号： | 202111603440.2 | 申请日： | 2021-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN114330535A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 董静;杨柳;成巍;刘厂;罗晓清 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京天华专利代理有限责任公司 32218 | 代理人： | 刘畅;徐冬涛 |
| 地址： | 211816 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支持向量正则化字典对学习的模式分类方法，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：将训练图像和测试图像映射到低维空间，得到训练集和测试集；基于训练集采用支持向量正则化的字典对学习模型学习综合‑解析字典对和支持向量机分类器；利用训练好的字典对生成测试集编码系数；将测试集编码系数输入到支持向量机分类器中，得到测试集的类别标签，以类别标签作为分类结果。本发明基于字典对学习模型，提出融合支持向量的判别性分类模型并进行优化求解，适用于一般情况下的模式识别和图像分类问题，在人脸识别和场景识别上能达到较高的分类准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 正则 字典 学习 模式 分类 方法 | ||
【主权项】：
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