- 专利标题: 一种基于半监督加权迁移判别分析的图像分类方法
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申请号: CN202110075846.1申请日: 2021-01-20
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公开(公告)号: CN112861929B公开(公告)日: 2022-11-08
- 发明人: 臧绍飞 , 马建伟 , 李兴海 , 张淼
- 申请人: 河南科技大学
- 申请人地址: 河南省洛阳市开元大道263号河南科技大学开元校区
- 专利权人: 河南科技大学
- 当前专利权人: 河南普林自控设备有限公司
- 当前专利权人地址: 471000 河南省洛阳市洛龙区王城大道90号洛阳理工学院国家大学科技园王城校区FS509
- 代理机构: 西安铭泽知识产权代理事务所
- 代理商 王力文
- 主分类号: G06V10/764
- IPC分类号: G06V10/764 ; G06V10/774
摘要:
本发明公开了一种基于半监督加权迁移判别分析的图像分类方法,属于机器学习技术领域。该方法在传统特征迁移方法基础上引入样本的差异性权重,构造特征迁移分类模型,来解决图像跨领域分类问题。本发明首先设计一种跨领域均值逼近权重。其次,将跨领域均值逼近权重引入最大均值差异度量MMD,并对联合分布调整JDA进行提升改造。然后,将加入半监督判别分析SDA,充分挖掘标签信息和数据的原始空间结构信息,提高算法的类别可分性。本发明能有效抽取领域间高质量的共享特征,提升知识在领域间的迁移效率,获取更高的分类精度。
公开/授权文献
- CN112861929A 一种基于半监督加权迁移判别分析的图像分类方法 公开/授权日:2021-05-28