一种基于双重自编码器的零样本图像分类方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202110281868.3
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/08
申请日期：
2021-03-16
申请人：
重庆邮电大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于双重自编码器的零样本图像分类方法及装置
申请号	CN202110281868.3	申请日期	2021-03-16
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-13	公开/公告号	CN113111917A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	重庆邮电大学	申请人地址	重庆市南岸区南山街道崇文路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	重庆邮电大学	当前权利人	重庆邮电大学
发明人	米建勋;台德宝;陈涛;向菲;钱基业;江金洋
代理机构	成都行之专利代理事务所（普通合伙）	代理人	李朝虎

摘要

本发明公开了一种基于双重自编码器的零样本图像分类方法及装置，涉及图像分类技术领域技术领域，将视觉和语义特征投影到一个公共空间中学习潜在语义，并基于图知识构造一致性权重矩阵使得双重投影保持一致的数据结构，再引入ε‑牵引技术，设计一个基于标签松弛的可见类分类器，增强了潜在语意义的判别性和模型的泛化能力，其包括，获取样本图像；构建视觉特征向量，再建立视觉和语义特征空间并构造一致性权重矩阵，基于双重图嵌入构建正则化自编码器，引入ε‑牵引技术，建立基于标签松弛的可见类潜在语义分类器并通过对双重判别图正则化自编码模型进行训练获取零样本分类模型利用距离计算公式，并在公共空间中获取未见类测试样本的类别标签。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供