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摘 要:本发明公开了一种基于超限隐特征学习模型的图像分类与重建方法,采用了一种数据重构策略进行特征学习,高效学习原始感知数据与相应的高级语义转换关系。具体地说,ELM和ELM-AE(基于ELM的自编码器)被统一在一个学习模型中,该模型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,提高图像分类精度并具备优异的图像数据重建能力。ELF(超限隐特征学习模型)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。此外,使用了一种基于交错方向法的高效算法来求解优化ELF模型,进一步提升了ELF模型的精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910204091.3 | 专利名称: | 一种基于超限隐特征学习模型的图像分类与重建方法 |
申请日: | 2019-03-18 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 图像通用 图像优化 图像识别 图像数据重建 图像重建效果 图像影视广告动漫编辑制作搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 13900.0元 | |
公开/公告号: | 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 |