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公开(公告)号：CN115147607A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211078136.5
申请日：2022-09-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/30 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开基于凸优化理论的抗噪声零样本图像分类方法，提取待分类图片的视觉特征，输入预先训练获得的视觉‑语义映射模型，预测输出待分类图片的类别语义属性；利用图模型降噪算法，将待分类图片的视觉特征空间和预测输出待分类图片的类别语义属性空间进行流形对齐，获得最终的待分类图片的类别语义属性。预先训练获得视觉‑语义映射模型：构建视觉‑语义映射模型表达式；利用类别语义属性空间相似度和噪声鲁棒损失函数，建立鲁棒优化问题；使用凸凹迭代方法将求解鲁棒优化问题转化为求解一系列子优化问题；使用交替方向乘子法对子优化问题变量进行更新迭代，确定视觉‑语义映射模型中的相关参量，从而获得最终的视觉‑语义映射模型。
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