[发明专利]生物多光谱图像的深度学习分类方法及装置在审
| 申请号： | 201710547113.7 | 申请日： | 2017-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN107169535A | 公开（公告）日： | 2017-09-15 |
| 发明（设计）人： | 谈宜勇 | 申请（专利权）人： | 谈宜勇;李纪华 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京悦成知识产权代理事务所(普通合伙)11527 | 代理人： | 樊耀峰 |
| 地址： | 200032 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种生物多光谱图像的深度学习分类方法及装置。该方法包括对生物多光谱图像进行数据预处理得到预处理结果；根据感兴趣的生物现象关系确定至少一个相关特征滤波器模板；将预处理结果作为深度学习框架的输入，对所述生物多光谱图像进行深度学习，并以所述至少一个相关特征滤波器模板调整深度学习框架，从而得到训练好的深度学习框架；将待分类的多光谱图像输入到所述训练好的深度学习框架中，得到所述待分类的多光谱图像对应的分类。利用本发明能够实现对多光谱图像的深度学习和分类。 | ||
| 搜索关键词： | 生物 光谱 图像 深度 学习 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种生物多光谱图像的深度学习分类方法，其特征在于，所述方法包括如下过程：对生物多光谱图像进行数据预处理得到预处理结果；根据感兴趣的生物现象关系确定至少一个相关特征滤波器模板；将预处理结果作为深度学习框架的输入，对所述生物多光谱图像进行深度学习，并以所述至少一个相关特征滤波器模板调整深度学习框架，从而得到训练好的深度学习框架；将待分类的多光谱图像输入到所述训练好的深度学习框架中，得到所述待分类的多光谱图像对应的分类。
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