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摘 要:本发明公开了一种结构化多视图Hessian正则化稀疏特征选择方法,包括以下步骤:采集n个原始图像的底层视觉特征,得到m个视图图像特征矩阵,设X的特征选择映射矩阵为变量G,构建结构化多视图Hessian正则化稀疏特征选择的目标函数,通过迭代算法计算X的特征选择映射矩阵G,根据所得特征选择映射矩阵Gt,将进行降序排列,选取前ds个对应于X的特征作为特征选择后的特征子集。本发明在对多视图数据进行半监督特征选择时,不仅考虑每一个视图的重要性,还同时考虑了同一视图下不同特征的重要性,另外,利用多视图Hessian正则化进一步提升了半监督稀疏特征选择的性能,因此,本发明具有更好的特征选择性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710693735.0 | 专利名称: | 结构化多视图Hessian正则化稀疏特征选择方法 |
申请日: | 2017-08-14 | 申请/专利权人 | 华北理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省唐山市曹妃甸区唐山湾生态城渤海大道21号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/46搜分类 选 港口搜索 |
公开/公告日: | 2019-02-26 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109389127A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2021/05/07 | 授权 | |
2019/03/22 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/46 专利申请号: 201710693735.0 申请日: 2017.08.14 |
2019/02/26 | 公开 |