一种基于字典学习的零样本图像分类方法[发明专利]

专利名称：一种基于字典学习的零样本图像分类方法专利类型：发明专利
发明人：颜金花,彭宏京,许名扬
申请号：CN202210286505.3
申请日：20220322
公开号：CN114612726A
公开日：
20220610
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于字典学习的零样本图像分类方法，属于字典学习技术领域。

包括获取图像数据集；对图像数据集进行预处理得到训练集和测试集；构建核心字典学习框架，并将训练集输入基于字典学习的网络模型中得到图片图像特征，基于字典学习的网络模型包括学习类模型、结构对齐、域自适应、类原型约束模块；通过计算字典学习网络模型的损失函数，对该模型中的参数进行调节；图片图像特征和语义信息特征共同训练得到分类器；将测试集输入分类器进行分类。

相较于现有技术，本发明通过在基于字典学习框架网络中加入类原型约束，使生成的视觉图像特征更加多样化，提高了分类准确度。

申请人：南京工业大学
地址：211816 江苏省南京市浦口区浦珠南路30号
国籍：CN
代理机构：南京经纬专利商标代理有限公司
代理人：罗运红
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