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一种基于多视角学习的半监督图像分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201310032048.6
IPC分类号：G06K9/66
申请日期：
2013-01-28
申请人：
中国科学院自动化研究所

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于多视角学习的半监督图像分类方法
申请号	CN201310032048.6	申请日期	2013-01-28
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2013-05-08	公开/公告号	CN103093248A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/66 ? 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〕 G06K9/64 应用带有许多基准的多个图像信号的同时比较或相关的，例如，电阻矩阵〔3〕 G06K9/66 这些基准通过适宜的方法是能够进行调节的，例如，学习〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;6查看分类表>
申请人	中国科学院自动化研究所	申请人地址	北京市海淀区中关村东路95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	中国科学院自动化研究所	当前权利人	中国科学院自动化研究所
发明人	卢汉清;蒋瑜;刘静
代理机构	中科专利商标代理有限责任公司	代理人	宋焰琴

摘要

本发明公开了一种新的基于多视角学习的半监督图像分类方法，用以解决带有部分标注的多视角图像数据的分类问题。本发明提供的图像分类方法包括：根据用户输入的图像多视角特征表示和部分图像的类标，联合学习图像多视角特征的统一潜在因子表示和在此统一潜在因子空间下具有判别力的线性分类器，从而对未标注图像进行有效的分类。

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