摘要
本发明公开了一种基于粒球计算与协作矩阵的半监督图像分类方法,属于图像分类技术领域,包括以下步骤:将图像数据集转换为多个行数为样本数、列数为特征数的特征矩阵;将不同视图的特征矩阵依次输入到无监督粒球生成模型,对生成结果基于粒球的边界距离自适应添加边,从而得到对应的邻接矩阵;将特征数最多的视图进行卷积操作,并为其每层嵌入表示计算包含局部和全局信息的协作矩阵;将计算得到的协作矩阵在其余视图的同个卷积层中共享,将每个视图的卷积结果相加,最后对预测对象进行分类。本发明集成了基于粒球的拓扑构造方法和捕获局部和全局信息的协作矩阵,通过实验验证,本发明在半监督图像分类任务中取得了更优的效果。
技术关键词
图像分类方法
矩阵
全局平均池化
拉普拉斯
拓扑构造方法
图像分类技术
样本
生成方法
无监督
对象
标签
代表
参数
数据
计算方法
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