[00229198]基于百科知识语义增强的零样本分类方法、装置
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710607191.1
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
中国科学院自动化研究所
进入空间
所在地：北京北京市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明涉及模式识别、机器学习、计算机视觉领域，提出了一种基于百科知识语义增强的零样本分类方法、装置，旨在解决现有零样本图像分类方法无法兼顾词向量语言信息范围与处理效率的问题，该方法包括S1，将未知类别图像通过训练好的卷积神经网络分类器进行分类，根据分类概率，对分类结果标签的语义特征进行凸组合作为该未知类别图像的语义特征；S2，将步骤S1中得到的未知类别图像的语义特征与预先构建的语义特征空间中的语义特征，通过最近邻分类器进行分类，得到所述未知类别图像的最终分类。本发明增强词向量的全局信息，以提高图像零样本分类的准确性。
摘要：本发明涉及模式识别、机器学习、计算机视觉领域，提出了一种基于百科知识语义增强的零样本分类方法、装置，旨在解决现有零样本图像分类方法无法兼顾词向量语言信息范围与处理效率的问题，该方法包括S1，将未知类别图像通过训练好的卷积神经网络分类器进行分类，根据分类概率，对分类结果标签的语义特征进行凸组合作为该未知类别图像的语义特征；S2，将步骤S1中得到的未知类别图像的语义特征与预先构建的语义特征空间中的语义特征，通过最近邻分类器进行分类，得到所述未知类别图像的最终分类。本发明增强词向量的全局信息，以提高图像零样本分类的准确性。
