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公开(公告)号：CN118608871A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410878698.0
申请日：2024-07-02
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于标记预测和标记增强的图像多维分类方法，包括：1构建图像多维分类训练集，2通过一对一编码将图像样本原本的标记转换为三元标记，3通过构建标记增强模型将图像样本原来的逻辑标记恢复成实数型标记分布，4基于实数型标记分布构建多输出回归模型，5将实数型标记转换成三元标记得出未知样本的预测结果。本发明通过转换图像的特征空间和标签空间的流形结构为两个独立的概率分布，促进二者紧密匹配，从而提升区分度，确保特征差异大的图像能获得更为独特的标签分布。
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