公开(公告)号：CN116704250A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310701385.3

申请日：2023-06-14

Applicant: 扬州大学

Inventor： 何萍 ,  陈苏全 ,  徐晓华 ,  喻鹏

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/776 ,  G06V10/75 ,  G06N3/045 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于多流形的自动编码器图像分类方法与系统，旨在高维图像数据中实现有效的分类和降维，同时保持数据的几何结构。首先采用去噪自编码器进行预训练，以学习数据在潜在空间中的初始低维表达。然后假设每个类为一个流形空间，并通过优化流形的结构一致性和判别性，实现数据的低维表达和分类。为此，本发明构造流形内等距损失函数、流形间判别损失函数，流形对齐损失函数和分类损失函数，通过将这四个损失函数组合成一个总的损失函数，基于预训练好的自动编码器进行优化和调整，学习到对图像数据的最终低维表达，并用于对未知图像数据进行分类预测。本发明有效地结合了自编码器、流形学习，为图像数据提供了更优越的分类解决方案。