[发明专利]多模型特征融合方法/系统、计算机可读存储介质及设备在审
| 申请号： | 201810044482.9 | 申请日： | 2018-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN108197660A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 汪宏;叶浩;邵蔚元;郑莹斌 | 申请（专利权）人： | 中国科学院上海高等研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 徐秋平 |
| 地址： | 201210 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种多模型特征融合方法/系统、计算机可读存储介质及设备，方法包括：训练多个识别模型，并利用训练好的识别模型形成候选模型集合；定义一选择模型集合；从候选模型集合选择一识别模型与选择模型集合中的模型组合成一临时模型集合；通过一测试集合测试临时模型集合的精确度；遍历候选模型集合，选择使得临时模型集合精确度最高的模型，将精确度最高的模型从候选模型集合中剔除，并加入选择模型集合；循环执行组合步骤至遍历步骤，直至选择模型集合中模型的个数达到预设数量。本发明可以进行高效的模型融合，特别是在模型数量较多时，能快速的从模型集合中选择有限的模型，使得选中的模型组合接近最佳组合，且具有快速、高效的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 模型集合 候选模型 集合 计算机可读存储介质 模型特征 模型组合 遍历 测试 集合选择 模型融合 模型形成 循环执行 组合步骤 最佳组合 融合 预设 剔除 | ||
【主权项】：
1.一种多模型特征融合方法，其特征在于，包括：步骤一，训练多个识别模型，并利用训练好的识别模型形成候选模型集合；步骤二，定义一选择模型集合；步骤三，从所述候选模型集合选择一识别模型与所述选择模型集合中的模型组合成一临时模型集合；步骤四，通过一测试集合测试所述临时模型集合的精确度；步骤五，遍历所述候选模型集合，选择使得所述临时模型集合精确度最高的模型，将精确度最高的模型从所述候选模型集合中剔除，并加入所述选择模型集合；步骤六，循环执行步骤三至步骤五，直至所述选择模型集合中模型的个数达到预设数量。
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