一种基于数据导向的鞋底花纹图像深度聚类方法
授权
摘要
本发明提供一种基于数据导向的鞋底花纹图像深度聚类方法,基于鞋底花纹图像无监督编码网络的自表达层,可以将自编码过程学习的鞋底花纹特征作为有类别信息的鞋样或者嫌疑人鞋底花纹特征训练,通过不同属性的鞋底花纹图像数据集做预训练,可以利用有监督网络对鞋底花纹特征子空间的定义方式来对没有标签的现场鞋底花纹或者嫌疑人鞋底花纹聚类过程做制约,从而让鞋底花纹的聚类过程有据可依。此外,本发明针对不同的花纹数据集,基于训练模型的先后顺序,给出了一种花纹图像特征子空间训练的预训练策略,更有效地体现有标签的鞋底花纹对无标签聚类训练过程的约束效果,提高聚类精度。这种聚类方法可以满足类别不均衡数据集的聚类、分类处理。
基本信息
专利标题 :
一种基于数据导向的鞋底花纹图像深度聚类方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110689092A
申请号 :
CN201910995100.5
公开(公告)日 :
2020-01-14
申请日 :
2019-10-18
授权号 :
CN110689092B
授权日 :
2022-06-14
发明人 :
王新年董波
申请人 :
大连海事大学
申请人地址 :
辽宁省大连市高新园区凌海路1号
代理机构 :
大连东方专利代理有限责任公司
代理人 :
李馨
优先权 :
CN201910995100.5
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-06-14 :
授权
2020-02-11 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20191018
申请日 : 20191018
2020-01-14 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载