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一种基于密度语义子空间的文本与图像无标签识别的方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201710561397.5
申 请 日：20170711
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号
公 开 日：20171110
公 开 号：CN107341522A
代 理 人：赵荣之
代理机构：北京同恒源知识产权代理有限公司 11275
摘 要：本发明公开了一种基于密度语义子空间的文本与图像无标签识别的方法，包括以下子步骤：S1利用高斯核函数估计原始空间的样本密度；S2采用柯西核函数估计本征语义空间的密度；S3最小化目标函数，结合原始空间的样本密度函数和本征语义空间的密度函数得到目标函数，采用最速下降法将目标函数最小化，得到数据的低维语义空间表示；S4语义空间聚类，采用K均值算法来实现语义空间中的聚类。本发明通过学习高维流形到本征维数空间中的保局部体积的同胚变换来使得数据的流形结构清晰化，从而有效的解决了小样本聚类问题。
主 权 项：一种基于密度语义子空间的文本与图像无标签识别的方法，其特征在于：包括以下子步骤：S1：利用高斯核函数估计原始空间的样本密度；S2：采用柯西核函数估计本征语义空间的密度；S3：最小化目标函数，结合原始空间的样本密度函数和本征语义空间的密度函数得到目标函数，采用最速下降法将目标函数最小化，得到数据的低维语义空间表示；S4：语义空间聚类，采用K均值算法来实现语义空间中的聚类。
关 键 词：
法律状态：生效
IPC专利分类号：G06K9/62