技术简介： 本发明公开了一种基于深度学习的图节点多标签分类方法，首先加载图数据模块，解析图数据，使用字典的形式保存；生成游走路径模块，完成在图数据中的随机游走，返回生成游走路径；生成节点特征向…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种结合深度学习与稀疏表示的室内场景识别方法，包括步骤从室内场景库中随机挑选若干张室内场景图像作为训练样本，将剩余作为测试样本；利Fast‑RCNN算法对训练和测试样本进行物体…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种非平衡IPTV数据集上的少数类样本的合成方法，用于解决现有少数类数据合成方法中对少数样本不加以分析处理直接生成新样本而造成的后续分类预测模型性能下降的缺陷，本发明的实施…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种高准确性的基于智能手机的行为识别方法。该方法分为训练和识别两个阶段。训练阶段分为三个部分，即数据采集及预处理、特征提取、建立识别模型三个部分。识别阶段分为数据采集及…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于遗传算法的多模态情感特征融合方法，属于信号处理与模式识别领域。包括以下内容：建立一个多模态情感数据库，然后对于所述数据库中的每个样本，提取多模态情感数据库样本的…… 查看详细 >
技术简介： 本发明涉及一种基于用户间相似关系的广告点击率预测方法，基于用户间相似关系的广告点击率预测方法，基于广告点击日志中数据的提取，构建贝叶斯网络模型的结构和参数，实现用户之间相似关系的分…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于特征选取的SVM级联分类器方法，包括在开放的网络环境中获取网络游戏与网络视频业务数据，并对该数据流进行基本的流量统计特征计算。然后基于特征选取的SVM级联分类器方法，…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了多示例多标记框架下基于域适应迁移学习设计方法和系统，该方法将多示例多标记学习与迁移学习统一到同一个框架，有效地利用源域数据样本与目标域数据样本统计相关性，使得源域样本可…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了多示例多标记中基于样本特征分布的主动学习设计方法，该方法是将miFV算法与基于最大均值差异，并引入样本相似性最小化的单示例多标记学习算法MLBMDR相结合。该方法在主动学习中有效…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了基于新型特征选择方法的网络浏览与视频分类方法，该方法的特征选择是通过计算类别内部以及类别之间的变异系数判断特征的重要程度。该方法相对于现有方法具有更低的计算复杂度，能有…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种HOG特征快速提取方法，属于计算机模式识别技术领域。该方法包括：步骤1、图像预处理；步骤2、计算图像中各像素的梯度并将图像划分为细胞和块；步骤3、计算每个细胞的方向梯度直…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于SIFT特征软匹配的图像分类方法，该方法主要包括如下步骤使用SIFT特征提取算法对每个待分类图像提取特征；将提取出来的SIFT特征在每两个图像之间进行软匹配；根据图像之间匹…… 查看详细 >