[发明专利]分类器训练方法及装置在审

专利信息
申请号: 201610827322.2 申请日: 2016-09-14
公开(公告)号: CN107818327A 公开(公告)日: 2018-03-20
发明(设计)人: 梁爽;杭文龙;王琼;秦璟;王平安 申请(专利权)人: 中国科学院深圳先进技术研究院
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 深圳中一专利商标事务所44237 代理人: 张全文
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 分类 训练 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种分类器训练方法,其特征在于,包括:

将样本对应在原始空间中的原特征以及在隐空间中的隐特征合并到特征增维空间中,所述样本包括已标注样本和未标注样本;

获取所述已标注样本在所述特征增维空间的增维特征,以及根据所述样本的原特征和隐特征得出所述特征增维空间的投影矩阵;

根据所述特征增维空间的投影矩阵,以及所述已标注样本的原特征和增维特征对分类器进行训练。

2.根据权利要求1所述的分类器训练方法,其特征在于,所述已标注样本在所述特征增维空间中表示为:

XiL=[PxiL,xiL,0]T,]]>

其中,表示第i个已标注样本,0为d维0向量,d为大于或等于2的整数,P∈Rr×d为投影矩阵;

所述未标注样本在所述特征增维空间中表示为:

XjU=[PxjU,0,xjU]T,]]>

其中,表示第j个未标注样本,0为d维0向量,P∈Rr×d为投影矩阵。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院深圳先进技术研究院,未经中国科学院深圳先进技术研究院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201610827322.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top