公开(公告)号：CN103324954B

公开(公告)日：2017-02-08

申请号：CN201310214553.2

申请日：2013-05-31

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王树徽 ,  申丽 ,  黄庆明 ,  蒋树强

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明公开了一种基于树结构的图像分类方法及其系统，其中该方法包括：步骤一，提供具有标签信息的样本集合，以及根据标签信息的语义相关性构建的语义树结构；步骤二，根据该样本集合与该语义树结构，通过模型训练得到一组有监督的码本和分类器模型；步骤三，对于测试图像，利用训练得到的有监督的码本组生成多个中间层特征表示，根据该中间层特征表示并利用分类器模型预测该测试图像的类别标签。本发明克服了现有码本（特征）学习不能有效应对海量类别的分类问题。

公开(公告)号：CN103324954A

公开(公告)日：2013-09-25

申请号：CN201310214553.2

申请日：2013-05-31

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王树徽 ,  申丽 ,  黄庆明 ,  蒋树强

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明公开了一种基于树结构的图像分类方法及其系统，其中该方法包括：步骤一，提供具有标签信息的样本集合，以及根据标签信息的语义相关性构建的语义树结构；步骤二，根据该样本集合与该语义树结构，通过模型训练得到一组有监督的码本和分类器模型；步骤三，对于测试图像，利用训练得到的有监督的码本组生成多个中间层特征表示，根据该中间层特征表示并利用分类器模型预测该测试图像的类别标签。本发明克服了现有码本（特征）学习不能有效应对海量类别的分类问题。