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基于直推判別字典學習的零樣本分類方法

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　　零樣本分類的目標是對訓練階段未出現(xiàn)過的類別的樣本進行識別和分類，其主要思路是，借助類別語義信息，將可見類別的知識轉(zhuǎn)移到未見類別中．提出了一種直推式的字典學習方法，包含以下兩個步驟：首先，提出一個判別字典學習模型，對帶標簽的可見類別樣本的視覺特征和類別語義特征建立映射關系模型；然后，針對可見類別和未見類別不同引起的域偏移問題，提出了一個基于直推學習的修正模型．通過在3個基準數(shù)據(jù)集（AwA，CUB和SUN）上的實驗結(jié)果。證明了該方法的有效性和先進性。

基于直推判別字典學習的零樣本分類方法

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