基于随机投影与堆栈伪逆学习的古建筑图像快速分类方法

基于随机投影与堆栈伪逆学习的古建筑图像快速分类方法，属于图像处理技术领域，解决古建筑图像分类过程中，由于未约束古建筑分类模型中随机投影块的分布，导致堆栈后对数据的适应性能差以及泛化性能下降等问题，包括以下步骤：首先，对输入的古建筑图像随机给定具有不同特定分布的输入权重矩阵，通过伪逆学习算法获得不同的随机投影块，构成基学习器；然后，将不同随机投影块的训练结果作为新的输入数据集，通过引入注意力机制的思想，对不同的随机投影块根据其重要性赋予不同的注意力权重；最后，使用堆栈伪逆学习算法进行单隐层神经网络训练，快速准确地获得古建筑图像分类模型，实现古建筑图像的快速、准确分类。