发明专利 已授权

一种基于多样本字典学习和局部约束编码的图像分类方法

📄 申请号:CN201910930620.8 📄 发布日:2026/07/20

著录项目信息

申请日
2019-09-29
公开号
CN110705636B
公开日
2022-10-18
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
IPC 分类号

技术画像

应用场景

安防监控, 医学影像分析, 工业视觉检测, 遥感图像分析, 智能交通

摘要

本发明请求保护一种基于多样本字典学习和局部约束编码的图像分类方法,属于人工智能技术领域以及图像分类领域。本发明首先利用K‑SVD算法对训练样本生成虚拟训练样本和初始化字典,并用所有的训练样本以及初始化字典学习一个字典和训练样本的编码系数,然后利用学习到字典学习测试样本的编码系数,利用训练样本的编码系数学习线性分类器系数,最后利用线性分类器系数对测试样本的编码系数进行分类识别并输出分类结果。本发明用于图像分类识别能够使学习到的字典和编码系数矩阵更加具有表示能力,可以明显提高分类准确率。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN110705636B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20221018
✅ 授权
20200218
?? 实质审查的生效 :
20200117
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:32 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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