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发明专利
已授权
基于正交性约束增量非负矩阵分解的有监督图像识别方法
📄 申请号:CN201910595901.2
📄 发布日:2026/05/09
著录项目信息
申请日
2019-07-03
公开号
CN110334761B
公开日
2021-05-04
申请人
北京林业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06K9_62
IPC 分类号
G06K9_62
技术画像
所属领域
图像识别
图像识别
机器学习
非负矩阵分解
应用场景
安防监控, 智能交通, 工业视觉检测, 医学影像分析, 遥感图像处理
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摘要
本发明属于图像识别领域,具体涉及一种基于正交性约束增量非负矩阵分解的有监督图像识别方法,旨在为了解决现有有监督图像在线识别方法在新增样本较多时,累计训练时间消耗较长,识别效率较低的问题。本发明包括:获取初始样本集的矩阵表示Vc;获取Vc经ONMF算法分解得到基矩阵Wc和系数矩阵Hc;获取新增样本集的矩阵表示Vp,构建所有样本构成的数据矩阵Vz=[Vc,Vp],并基于Wc、Hc采用增加正交性约束的INMF算法获取基矩阵Wz;利用基矩阵Wz的Moore‑Penrose逆作为投影变换矩阵,分别对Vz及待识别图像集的矩阵Vtest进行投影变换,然后训练分类器并对Vtest进行识别分类。本发明在新增训练样本较多时,可以快速地动态更新基矩阵,大幅减少了时间消耗。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
20210504
✅ 授权
20191108
?? 实质审查的生效 :
20191015
📄 公开
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委托待转让
📌 交易状态:
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