公开(公告)号：CN108647691B

公开(公告)日：2020-07-17

申请号：CN201810199059.6

申请日：2018-03-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 谭敏 ,  俞俊 ,  张宏源

IPC: G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于点击特征预测的图像分类方法。本发明步骤如下:1、借助有文本点击信息的图像数据集；利用分词技术及词频‑逆向文件频率算法构建每张图片的文本点击特征向量；2、在源点击数据集下，以最小化点击特征预测误差为目标，构建带位置约束的非线性词嵌入模型，从而实现基于视觉特征的点击特征预测，并利用融合的深度视觉与预测点击特征对不含点击信息的任一目标图像集分类；3、构建多任务、跨模态迁移深度学习框架，在同时最小化分类与预测损失下，利用源点击数据集、目标数据集训练深度视觉与词嵌入模型；4、通过反向传播算法对步骤2中的网络参数进行训练，直至整个网络模型收敛。本发明使得预测的点击特征更为准确。

公开(公告)号：CN108647691A

公开(公告)日：2018-10-12

申请号：CN201810199059.6

申请日：2018-03-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 谭敏 ,  俞俊 ,  张宏源

IPC: G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于点击特征预测的图像分类方法。本发明步骤如下:1、借助有文本点击信息的图像数据集；利用分词技术及词频-逆向文件频率算法构建每张图片的文本点击特征向量；2、在源点击数据集下，以最小化点击特征预测误差为目标，构建带位置约束的非线性词嵌入模型，从而实现基于视觉特征的点击特征预测，并利用融合的深度视觉与预测点击特征对不含点击信息的任一目标图像集分类；3、构建多任务、跨模态迁移深度学习框架，在同时最小化分类与预测损失下，利用源点击数据集、目标数据集训练深度视觉与词嵌入模型；4、通过反向传播算法对步骤2中的网络参数进行训练，直至整个网络模型收敛。本发明使得预测的点击特征更为准确。