- 专利标题： 基于相对属性随机森林的零样本图像分类方法
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申请号： CN201610465880.9申请日： 2016-06-24
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公开(公告)号： CN106096661B公开(公告)日： 2019-03-01
- 发明人: 乔雪 , 彭晨 , 段贺 , 刘久云 , 胡岩峰 , 刘振
- 申请人： 中国科学院电子学研究所苏州研究院
- 申请人地址： 江苏省苏州市工业园区金鸡湖大道99号苏州纳米城NW-01
- 专利权人： 中国科学院电子学研究所苏州研究院
- 当前专利权人： 中国科学院电子学研究所苏州研究院
- 当前专利权人地址： 江苏省苏州市工业园区金鸡湖大道99号苏州纳米城NW-01
- 代理机构： 南京经纬专利商标代理有限公司
- 代理商 朱小兵
- 主分类号： G06K9/62
- IPC分类号： G06K9/62 ; G06K9/66
摘要：
本发明提出一种基于相对属性随机森林的零样本图像分类方法，根据图像类别与图像属性之间的相对关系为未知类别的图像建立属性排序得分模型，将所有图像的属性排序得分模型作为训练样本来训练随机森林分类器，最后根据测试图像的属性排序得分以及训练得到的随机森林分类器对测试图像的标签进行预测。本发明的方法能够实现零样本图像分类，并且具有分类识别率高、模型稳定性强等优点。
公开/授权文献
- CN106096661A 基于相对属性随机森林的零样本图像分类方法 公开/授权日：2016-11-09
