[发明专利]基于栈式自编码器的特征融合方法有效
| 申请号： | 201710082865.0 | 申请日： | 2017-02-16 |
| 公开（公告）号： | CN106874952B | 公开（公告）日： | 2019-09-13 |
| 发明（设计）人： | 计科峰;康妙;冷祥光;邹焕新;雷琳;孙浩;李智勇;周石琳 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科学技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 国防科技大学专利服务中心 43202 | 代理人： | 王文惠 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于栈式自编码器的特征融合方法。技术方案包括下述内容：首先，提取图像的局部三斑块二值模式纹理特征，利用特征选择方法选择并提取图像的若干种基线特征，将得到的所有特征进行串联得到串联向量。然后，对串联向量先进行标准化再进行白化。将白化后的结果作为SAE的输入，利用逐层贪婪训练法对SAE进行训练。最后利用训练好的SAE，通过softmax分类器对SAE进行微调，使得损失函数最小，SAE的输出即为区分性高的融合特征向量。本发明选取的特征冗余性小，为特征融合提供更丰富的信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 编码器 特征 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于栈式自编码器的特征融合方法，其特征在于包括下述步骤：首先，提取图像的局部三斑块二值模式纹理特征，并利用特征选择方法选择并提取图像的基线特征，将得到的所有特征进行串联得到串联向量；然后，对串联向量先进行标准化再进行白化；将白化后的结果作为SAE的输入，利用逐层贪婪训练法对SAE进行训练；最后，利用训练好的SAE，通过softmax分类器对SAE进行微调，使得损失函数最小，SAE的输出即为区分性高的融合特征向量；上述SAE是指栈式自编码器。
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