发明专利已授权

一种面向无监督图像检索的模拟抗污伪标签增强方法

📄 申请号：CN202311779473.1 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2023-12-22

公开号

CN117456312B

公开日

2024-03-12

申请人

华侨大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_774

IPC 分类号

G06V10_774 , G06V10_762 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06F16_583 ,

技术画像

所属领域

标签图像检索人工智能算法无监督学习标签

应用场景

图像检索系统, 以图搜图, 视觉搜索, 电商图像搜索, 相似图像查找

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摘要

本发明提出一种面向无监督图像检索的模拟抗污伪标签增强方法，涉及计算机视觉领域，包括：利用无监督图像检索模型提取图像数据集中所有图像特征，并通过聚类算法为每张图像分配伪标签；采用伯努利随机分布对图像特征向量随机置零以模拟特征污染，获得随机污染特征向量；基于随机污染特征向量计算随机污染后验类别概率，并进行后验类别概率最大池化以获得抗污染后验类别信息；归一化抗污染后验类别信息获得抗污染后验类别概率，将抗污染后验类别概率与聚类产生的伪标签线性组合，以实现伪标签增强，从而改善无监督图像检索准确性，可广泛应用于图像搜索引擎。

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

一种基于部件量子学习的行人再辨识方法

当前第 / 件

一种基于前景感知动态部件学习的行人再辨识方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_774)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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