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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院
摘要：一种视频数据中的噪声识别方法，包括如下步骤：S1、建立一个干净数据集用以对比噪声数据集的未知数据，并利用帧间信息对干净数据集和噪声数据集的特征完成降维，得到降维后的特征集合；S2、在降维后的特征空间里计算噪声数据集的待定样本与干净数据集的干净样本类中心的余弦相似度；S3、比较待定样本与干净样本类中心的余弦相似度，并根据余弦相似度计算待定样本为干净样本的概率，并将概率大于预定概率阈值的样本划分为干净样本。本发明中引入干净数据集用以对比未知数据，并对特征完成降维得到一个降维后的特征集合，计算相似度时只需要在此降维后的特征空间里完成，缓解了因维度过高导致的维度灾难问题。
主权项：1.一种视频数据中的噪声识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立一个干净数据集用以对比噪声数据集的未知数据，并利用帧间信息对干净数据集和噪声数据集的样本特征完成降维，得到降维后的特征集合；S2、在降维后的特征空间里计算噪声数据集的待定样本与干净数据集的干净样本类中心的余弦相似度；S3、比较待定样本与干净样本类中心的余弦相似度，并根据余弦相似度计算待定样本为干净样本的概率，并将概率大于预定概率阈值的样本划分为干净样本；其中，对于噪声数据集中的每一个类别，用噪声数据集的表征集D中所有标签为该类别表征的可信度拟合一个两成分的贝塔混合模型π·，表征xi属于第ai类干净聚类的可能性定义为将所有的表征认为是干净的，其余认为是噪声的，为标签为ai的样本的可信度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 基于干净数据集与关键特征检测的噪声识别方法
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