一种基于局部特征的多视角分类器及设计方法技术
A multi view classifier based on local features and its design method
The invention discloses a multi view classifier based on local features, which includes: the untagging multi view large data set generation module, the global and local structure risk minimization classifier implementation module, and the multi view data local feature extraction module. Its advantages are that it can effectively improve the classification performance of multi view data sets by three aspects: effective data enhancement, classifier design principle construction and local feature extraction.
【技术实现步骤摘要】
一种基于局部特征的多视角分类器及设计方法
本专利技术涉及模式识别
，具体涉及一种基于局部特征的多视角分类器设计方法。
技术介绍
目前生活中普遍存在多视角数据。以娱乐类网页为例，每一个网页有文本、音频、视频、图片等。每种不同类别的信息构成了网页数据的一个视角，即文本视角、音频视角等。这些视角都可以用于标识一个娱乐网页。而不同类别的网页，在这些视角的陈述上也会有所不同。比如政治类新闻网页和娱乐类网页，它们的文本内容、视频内容等一般不同。为了对这些多视角数据进行分类，人们提出了相关的分类器，即多视角分类器。目前常见的多视角分类器主要从(1)协同训练；(2)多核学习；(3)子空间学习；(4)多矩阵学习等方面设计。(1)协同训练就是在数据集的两个视角中，针对有标签样本各训练出一个分类器，然后每个分类器从无标签样本中挑选出若干置信度较高的样本进行标记，并把它们加入另一个分类器的有标签训练样本集中，以便对方利用这些新标记的样本进行更新。协同训练过程不断迭代进行，直到达到某个停止条件。这一算法要求两个视角的数据充分冗余，这一条件对大多数数据集难以满足。(2)多核学习旨在利用...
【技术保护点】
一种基于局部特征的多视角分类器，其特征在于，包含：无标签多视角大数据集生成模块，用于基于多视角数据集中信息有限的有标签多视角中小数据集得到用于训练分类器的无标签多视角样本，并生成相应的无标签多视角数据集；全局和局部结构风险最小化分类器实现模块，用于根据有标签多视角数据集和无标签多视角数据集得出全局结构风险和局部结构风险，并根据全局结构风险和局部结构风险之间差异的函数关系求解目标优化函数，得到基于全局和局部结构风险最小化的目标优化函数；多视角数据局部特征提取模块，用于基于卷积神经网络来针对有标签多视角数据集以及无标签多视角数据集提取充分的样本局部特征，并根据基于全局和局部结构...
【技术特征摘要】
1.一种基于局部特征的多视角分类器，其特征在于，包含：无标签多视角大数据集生成模块，用于基于多视角数据集中信息有限的有标签多视角中小数据集得到用于训练分类器的无标签多视角样本，并生成相应的无标签多视角数据集；全局和局部结构风险最小化分类器实现模块，用于根据有标签多视角数据集和无标签多视角数据集得出全局结构风险和局部结构风险，并根据全局结构风险和局部结构风险之间差异的函数关系求解目标优化函数，得到基于全局和局部结构风险最小化的目标优化函数；多视角数据局部特征提取模块，用于基于卷积神经网络来针对有标签多视角数据集以及无标签多视角数据集提取充分的样本局部特征，并根据基于全局和局部结构风险最小化的目标优化函数和样本局部特征设计出拥有充足有效数据信息和局部特征的全局和局部结构风险最小化的多视角分类器。2.如权利要求1所述的基于局部特征的多视角分类器，其特征在于，所述的无标签多视角大数据集生成模块包含：典型关联分析子单元，用于从多视角数据集中获取多视角数据的多个视角、样本之间的权重和关系；样本相似度分析子单元，用于寻找每个有标签多视角样本的近邻样本；无标签多视角样本生成子单元，用于根据多视角数据的多个视角、样本之间的权重和关系以及每个有标签多视角样本的近邻样本来生成无标签多视角数据集。3.如权利要求1所述的基于局部特征的多视角分类器，其特征在于，所述的全局和局部结构风险最小化分类器实现模块包含：特征提取子单元，用于从有标签多视角数据集和无标签多视角数据集中提取样本的全局特征和局部特征；全局特征子空间生成子单元，用于降低全局特征的维度并...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。