数字市场 专利库 一种基于分组稀疏的多核学习图像分类方法
一种基于分组稀疏的多核学习图像分类方法

一种基于分组稀疏的多核学习图像分类方法

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专利申请号：
CN202010233897.8
专利类型：
发明专利
技术分类：
G06V10/764(2022.01)I
专利有效期：
2040-03-30
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专利信息
专利名称：一种基于分组稀疏的多核学习图像分类方法
商品编号：5657929
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申请日期：2020-03-30
公开/公告号：CN111310864A
授权公告日/公开日：2020-06-19
申请/专利权人： 安徽***学
发明/设计人： 储**
主分类号：G06V10/764(2022.01)I
IPC分类号：G06K9/62
说明书摘要免费下载摘要

本发明公开了一种基于分组稀疏的多核学习图像分类方法，属于图像模式识别技术领域。本发明主要解决图像分类时的异构特征选择问题。主要步骤包括：（1）挑选图像样本，并按比例分成训练样本和测试样本；（2）分别提取每幅图像的形状、SIFT和Gabor等异构特征；（3）利用分组稀疏多核学习分类算法训练分类器，然后以测试样本测试分类功率；（4）采用多重交叉实验来验证算法的平均性能。本发明在处理异构特征选择问题时，利用MKL进行特征选择时依然实施稀疏约束，但针对每一个特征，允许选择多个不同的基核函数，从而形成组间稀疏而组内非稀疏的效果，使得MKL在处理异构特征选择问题时，能有效提高分类整体性能。

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