[发明专利]一种基于图卷积神经网络的图像分类方法及系统有效
| 申请号： | 201911420143.7 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111222000B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 李旦;梁庆中;孙晨鹏;赵东阳;陈仁谣 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06F16/583;G06F16/951;G06F40/284;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/042;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 孙丽丽 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于图卷积神经网络的图像分类方法及系统，具体包括：用爬虫根据图像标签在网络上爬取图像对应一段文本信息；对所述文本信息预处理，得到词语；计算词语与词语之间的PMI值、图像与词语之间的TF‑IDF值；根据所述PMI值和TF‑IDF成图，构成图像与词语作为结点的图结构数据；利用图卷积神经网络对图结构数据进行处理，得到图像分类结果；本发明的有益效果是：在原有的图像数据上，为每张图像添加对应的文本描述信息，利用图卷积神经网络提高图像分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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