一种图像分类方法、装置及系统

摘要

本发明适用于图像处理领域，提供了一种图像分类方法，包括：获取未标注图像，并对获取到的未标注图像进行预处理，生成所述未标注图像的标准化矩阵；根据预先建立的字典学的优化函数模型，以及所述标准化矩阵，生成字典学的字典基元以及所述未标注图像的稀疏系数；根据所述未标注图像的稀疏系数对所述未标注图像进行分类。在本发明实施例中，避免了出现由于图像的复杂性，每一种具体的特征只代表一部分信息，且具体的特征仅对部分图像目标有效的情况，同时避免了出现训练模型只包含标注图像的信息，标注信息极其有限，而大量的未标注的信息被浪费的情况，从而解决了现有的图像分类方法缺乏有效性以及全面性的问题，提高了图像分类的效率。

主权项

一种图像分类方法，其特征在于，包括： 获取未标注图像，并对获取到的未标注图像进行预处理，生成所述未标注图像的标准化矩阵； 根据预先建立的字典学习的优化函数模型，以及所述标准化矩阵，生成字典学习的字典基元以及所述未标注图像的稀疏系数； 根据所述未标注图像的稀疏系数对所述未标注图像进行分类。