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发明公开
基于百科知识语义增强的零样本分类方法、装置无效

公开(公告)号：CN107292349A

公开(公告)日：2017-10-24

申请号：CN201710607191.1

申请日：2017-07-24

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 张俊格 , 谭铁牛 , 黄凯奇 , 贾真

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/6274

Abstract: 本发明涉及模式识别、机器学习、计算机视觉领域，提出了一种基于百科知识语义增强的零样本分类方法、装置，旨在解决现有零样本图像分类方法无法兼顾词向量语言信息范围与处理效率的问题，该方法包括：S1，将未知类别图像通过训练好的卷积神经网络分类器进行分类，根据分类概率，对分类结果标签的语义特征进行凸组合作为该未知类别图像的语义特征；S2，将步骤S1中得到的未知类别图像的语义特征与预先构建的语义特征空间中的语义特征，通过最近邻分类器进行分类，得到所述未知类别图像的最终分类。本发明增强词向量的全局信息，以提高图像零样本分类的准确性。

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