发明专利已授权

一种基于分组稀疏的多核学习图像分类方法

📄 申请号：CN202010233897.8 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-03-30

公开号

CN111310864B

公开日

2023-04-18

申请人

安徽工业大学

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 , G06V10_774 , G06V10_77 ,

技术画像

所属领域

图像分类图像分类机器学习多核学习

应用场景

图像识别, 计算机视觉, 智能监控, 医学影像分析, 遥感图像处理

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摘要

本发明公开了一种基于分组稀疏的多核学习图像分类方法，属于图像模式识别技术领域。本发明主要解决图像分类时的异构特征选择问题。主要步骤包括：(1)挑选图像样本，并按比例分成训练样本和测试样本；(2)分别提取每幅图像的形状、SIFT和Gabor等异构特征；(3)利用分组稀疏多核学习分类算法训练分类器，然后以测试样本测试分类功率；(4)采用多重交叉实验来验证算法的平均性能。本发明在处理异构特征选择问题时，利用MKL进行特征选择时依然实施稀疏约束，但针对每一个特征，允许选择多个不同的基核函数，从而形成组间稀疏而组内非稀疏的效果，使得MKL在处理异构特征选择问题时，能有效提高分类整体性能。

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

20230418

✅ 授权

20200714

?? 实质审查的生效：

20200619

📄 公开

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议价

不含过户费

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