[发明专利]目标分类方法、装置、计算机设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种目标分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分类特征集，采用至少两种预设分类器从所述待分类特征集中分别筛选得到对应的第一特征集；

根据各所述第一特征集，获取对应的第二特征集；

将各所述第二特征集输入对应的各所述预设分类器中，得到对应的至少两种初始识别结果；

获取各所述预设分类器的权重，根据各所述权重和各所述初始识别结果，获取所述待分类特征集的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用至少两种预设分类器从所述待分类特征集中分别筛选得到对应的第一特征集，包括：

采用预设分类器从所述待分类特征集中选取分类准确率最高的最优特征；

将除所述最优特征之外的特征集作为新的待分类特征集，返回所述采用预设分类器从所述待分类特征集中选取分类准确率最高的最优特征的步骤，重复预设次数；

将选取出的各所述最优特征作为与所述预设分类器对应的所述第一特征集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述第一特征集，获取对应的第二特征集，包括：

获取各所述第一特征集之间交叠的交叠特征；

将所述交叠特征分别与各所述第一特征集相匹配，得到与各所述第一特征集相对应的第二特征集。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各所述预设分类器的权重，包括：

将各所述初始识别结果输入预设融合识别函数，获取所述预设融合识别函数的分类准确率损失；

当所述分类准确率损失最小时，根据对应的预设融合识别函数的参数得到各所述预设分类器的权重。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述权重和各所述初始识别结果，获取所述待分类特征集的识别结果，包括：

将各所述初始识别结果乘以对应的各所述权重，得到与各所述预设分类器对应的分类器识别结果；

获取各所述分类器识别结果之和，得到所述待分类特征集的识别结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两种预设分类器包括线性判别分类器、神经网络分类器和支持向量机分类器中的至少两种。

7.一种目标分类装置，其特征在于，所述装置包括：

第一特征集获取模块，用于获取待分类特征集，采用至少两种预设分类器从所述待分类特征集中分别筛选得到对应的第一特征集；

第二特征集获取模块，用于根据各所述第一特征集，获取对应的第二特征集；

初始识别结果获取模块，用于将各所述第二特征集输入对应的各所述预设分类器中，得到对应的至少两种初始识别结果；

识别模块，用于获取各所述预设分类器的权重，根据各所述权重和各所述初始识别结果，获取所述待分类特征集的识别结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述至少两种预设分类器包括线性判别分类器、神经网络分类器和支持向量机分类器中的至少两种。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。