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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明公开了基于全局和局部内容匹配的小样本图像分类方法及装置，所述方法包括：获取自然图像样本集，对自然图像样本集中的图像特征提取，得到全局特征和局部特征，将与图像对应的文本描述转换为高维特征向量；选择性地组合判别性的局部特征，并利用局部特征融合构建局部表示；将局部表示和全局特征进行匹配，构建鲁棒分类器；对鲁棒分类器训练，利用训练后的鲁棒分类器进行图像分类。通过关注图像的局部内容，并通过选择性地组合局部内容来设计一个局部构造来构建鲁棒的局部表示，这有助于分类器关注图像的细节；将两种分类器结合起来，同时关注局部细节和全局结构，从多个角度对图像内容进行分析，从而实现样本识别。
主权项：1.一种基于全局和局部内容匹配的小样本图像分类方法，其特征在于，所述小样本图像分类方法包括：获取自然图像样本集，对所述自然图像样本集中的图像特征提取，得到全局特征和局部特征，将与所述图像对应的文本描述转换为高维特征向量；选择性地组合判别性的局部特征，并利用所述局部特征融合构建局部表示；将所述局部表示和所述全局特征进行匹配，构建鲁棒分类器；对所述鲁棒分类器训练，利用训练后的所述鲁棒分类器进行图像分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 基于全局和局部内容匹配的小样本图像分类方法及装置
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