本發明實施例公開了一種魯棒的自適應半監督圖像分類方法、裝置、設備及計算機存儲介質。其中,方法包括將魯棒自適應嵌入標簽傳播和自適應權重構造集成為統一的半監督學習框架,并同時對基于嵌入特征和嵌入標簽的重構誤差進行最小化;利用魯棒投影將原始預測標簽集變化到預設標簽空間中,以對原始預測標簽集中的各標簽進行分類;將原始數據集分解為去噪結果表示項和噪聲擬合錯誤項,并對去噪結果表示項進行自適應權重構造和自適應標簽傳播;將回歸的標簽近似誤差項集成在半監督學習框架中,進行聯合最優化學習,得到投影分類器矩陣。本申請提供的技術方案有效的提升了圖像分類和圖形分類預測的能力,有利于提升圖像分類的準確度。 1
聲明:
“魯棒的自適應半監督圖像分類方法、裝置、設備及介質” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)