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公开(公告)号：CN119169386A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411339028.8
申请日：2024-09-25
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/771 , G06V10/774 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开了一种基于显著性特征的多标记图像分类方法、装置及可读介质，包括：基于特征选择矩阵、特征空间矩阵和伪标记矩阵构造回归框架，结合牵引矩阵、非负标记稀疏矩阵、标记空间矩阵和伪标记矩阵构建拟合模型，通过伪标记矩阵构造标记相关性模型；构建特征选择矩阵的核范数模型，以构建目标函数，对目标函数进行求解，得到最终优化的特征选择矩阵；基于最终优化的特征选择矩阵确定图像特征子集，基于图像特征子集对图像分类模型进行训练，得到经训练的图像分类模型；将图像中与图像特征子集相对应的特征输入到经训练的图像分类模型中，得到图像分类结果，从而学习类别标记之间的相关性，减轻低密度标记对特征选择的影响。
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