-
公开(公告)号：CN118097299A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410383892.1
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/772
Abstract: 本发明公开了联合全局约束和支持向量引导的多层字典学习标注方法，涉及计算机视觉技术领域，该多层字典学习标注方法包括以下步骤：构建局部与全局相结合的特征，并获得表示输入图像特征的非线性关系；利用支持向量判别项表示所有编码向量对之间距离平方的加权和，并为不同的编码向量对自适应分配不同的权重。通过引入全局约束字典学习揭示数据的流形结构可以使系数表示表现出较高的类内相似性，引入支持向量判别项，将判别项表示为所有编码向量对之间的距离平方的加权和，可以自适应地为不同的编码向量对分配不同的权重，自动选择少数关键对来分配非零权重，从而为图像标注任务提供更好的泛化能力。
Search Results
1
records
(took 0.019 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
