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基于属性特征向量和可逆生成模型的零样本图像识别方法

摘要

本发明公开了一种基于属性特征向量和可逆生成模型的零样本图像识别方法。本发明包括以下步骤:步骤S1:使用已知类别的图像数据集训练可逆生成模型;步骤S2:使用经过训练的可逆生成模型生成未知类别的图像数据;步骤S3:根据生成的未知类别的图像数据训练SVM分类器;步骤S4:使用经过训练的SVM分类器对输入图像进行预测和识别。本发明采用一种全新的可逆生成模型解决零样本图像识别问题,借助多个仿射耦合变换将真实数据分布直接映射到多元高斯分布,训练过程简单且可逆,优化目标明确,避免了其他生成模型存在的训练不稳定性,维度重构损失和优化目标复杂等问题。

著录项

  • 公开/公告号CN111612047A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202010355551.5

  • 发明设计人 张海平;朱新威;李忠金;朱佳斌;

    申请日2020-04-29

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N20/10(20190101);

  • 代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人朱月芬

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

  • 入库时间 2023-06-19 08:08:08

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-06-02

    授权

    发明专利权授予

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