发明专利已授权

一种基于超限隐特征模型的盲领域图像样本分类方法

📄 申请号：CN201910228715.5 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2019-03-25

公开号

CN109934304B

公开日

2022-03-29

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

分类方法图像处理机器学习计算机视觉分类方法

应用场景

图像识别;目标检测;无监督学习;跨领域图像分类

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摘要

本发明公开了一种基于超限隐特征模型的盲领域图像样本分类方法，该方法采用了跨领域数据生成与增广策略，高效地降低不同数据领域之间的偏差。具体地说，超限隐特征模型将ELM和ELM‑AE(基于ELM的自编码器)纳入统一的优化模型，继承了ELM和ELM‑AE的优点，并且可以在保护原始数据信息的情况下得到良好的图像分类和图像重建效果，具有图像分类能力和图像重建能力，且能够更好地揭示原始图像数据和高级语义之间的潜在关系，减少信息丢失，提高图像分类精度。本发明利用超限隐特征模型解决盲领域适配问题，融合跨领域知识，有效降低不同领域数据之间的领域偏差，提高了盲领域数据分类准确率。

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

20220329

✅ 授权

20190719

?? 实质审查的生效：

20190625

📄 公开

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