[发明专利]基于监督流形学习的场景分类方法及装置有效
申请号: | 201110202756.0 | 申请日: | 2011-07-19 |
公开(公告)号: | CN102254194A | 公开(公告)日: | 2011-11-23 |
发明(设计)人: | 戴琼海;钱彦君;刘烨斌 | 申请(专利权)人: | 清华大学 |
主分类号: | G06K9/66 | 分类号: | G06K9/66 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 张大威 |
地址: | 100084 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于监督流形学习的场景分类方法及装置。基于监督流形学习的场景分类方法包括以下步骤:输入人工标注了场景类别的N个训练图像,其中场景类别为C个;提取N个训练图像的S个SIFT特征并获取由S个SIFT特征的M个聚类中心组成的码本;对于每个场景类别,将SIFT特征和码字作为节点,建立有监督的谱图G=(V,E)并获取与V对应的权重矩阵;获取每个流形结构上的各个SIFT特征到M个码字的度量;输入新的训练图像或测试图像;获取新的训练图像或测试图像上的SIFT特征到M个码字的度量;计算新的训练图像或测试图像上的SIFT特征到M个码字的隶属度并得到C个直方图向量;以及利用支持向量机对C个直方图向量进行学习,得到每个场景类别的判断模型。 | ||
搜索关键词: | 基于 监督 流形 学习 场景 分类 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种基于监督流形学习的场景分类方法,其特征在于,包括以下步骤:1)输入人工标注了场景类别的N个训练图像,其中场景类别为C个,N是大于等于1的整数;2)提取所述N个训练图像的S个SIFT特征并获取由所述S个SIFT特征的M个聚类中心组成的码本,其中每个聚类中心是一个码字,其中S是大于等于N的整数;3)对于每个场景类别,将SIFT特征和码字作为节点,建立有监督的谱图G=(V,E)并获取与V对应的权重矩阵W,所述权重矩阵W用于表示与每个场景类别对应的流形结构,V是谱图中所有节点的集合,E是节点间相邻边的集合;4)获取每个流形结构上的各个SIFT特征到所述M个码字的度量;5)输入新的训练图像或测试图像;6)获取所述新的训练图像或测试图像上的SIFT特征在C个流形结构上到所述M个码字的度量;7)计算所述新的训练图像或测试图像上的SIFT特征到所述M个码字的隶属度并得到C个直方图向量;以及8)利用支持向量机对所述C个直方图向量进行学习,得到每个场景类别的判断模型。
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