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申请/专利权人：广东技术师范大学
申请日：2024-01-11
公开（公告）日：2024-04-26
公开（公告）号：CN117934928A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06F17/15
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度迁移字典学习的多领域图像分类方法及系统，通过获取多领域图像数据集，建立深度迁移字典学习算法的输入端，将多领域图像数据集输入至输入端；建立深度迁移字典学习算法的第一层，并生成第一层的目标函数；建立深度迁移字典学习算法的第L层，并生成第L层的目标函数；建立深度迁移字典学习算法的输出层，并生成输出层的目标函数；基于深度迁移字典学习算法对多领域图像数据集进行分类，得到目标领域图像分类数据。可以提取多领域图像的复杂非线性特征，减少浅层迁移字典学习算法不能表示多领域图像复杂特征的影响。
主权项：1.一种基于深度迁移字典学习的多领域图像分类方法，其特征在于，所述多领域图像分类方法包括以下步骤：获取多领域图像数据集，建立深度迁移字典学习算法的输入端，将所述多领域图像数据集输入至所述输入端；建立所述深度迁移字典学习算法的第一层，并生成所述第一层的目标函数；建立所述深度迁移字典学习算法的第L层，并生成所述第L层的目标函数；建立所述深度迁移字典学习算法的输出层，并生成所述输出层的目标函数，得到目标深度迁移字典学习算法；基于所述目标深度迁移字典学习算法对所述多领域图像数据集进行分类，得到目标领域图像分类数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东技术师范大学 一种基于深度迁移字典学习的多领域图像分类方法及系统
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