[发明专利]一种高相似度图像识别与分类方法在审
| 申请号： | 201810006119.8 | 申请日： | 2018-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN108062575A | 公开（公告）日： | 2018-05-22 |
| 发明（设计）人： | 姜文超;刘海波;孙傲冰 | 申请（专利权）人： | 广东电子工业研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 523808 广东省东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种高相似度图像识别与分类方法。本发明所述的方法是首先通过分割算法提取图像中的主体对象，实现图像主题与背景适当分离；防止图像背景对主体对象分类造成干扰，提高图像准确分类的性能；数据预处理阶段利用小波变换将图像分解为不同的频域子图，并提取各频域子图特征；然后将小波变换的输出作为卷积神经网络的输入，通过多次训练对网络权值参数进行更新优化，获取分类准确率最高的神经网络参数，得到最佳分类模型。本发明通过小波变换与卷积神经网络的结合；可以实现对图像的精确识别、分类；可以用于图像的处理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 相似 图像 识别 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种高相似度图像识别与分类方法，其特征在于：所述的方法是首先通过分割算法提取图像中的主体对象，实现图像主题与背景适当分离；防止图像背景对主体对象分类造成干扰，提高图像准确分类的性能；数据预处理阶段利用小波变换将图像分解为不同的频域子图，并提取各频域子图特征；然后将小波变换的输出作为卷积神经网络的输入，通过多次训练对网络权值参数进行更新优化，获取分类准确率最高的神经网络参数，得到最佳分类模型。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东电子工业研究院有限公司，未经广东电子工业研究院有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810006119.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 彩色图像和单色图像的图像处理
- 图像编码/图像解码方法以及图像编码/图像解码装置
- 图像处理装置、图像形成装置、图像读取装置、图像处理方法
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序以及图像解码程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序、以及图像解码程序
- 图像形成设备、图像形成系统和图像形成方法
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
