[发明专利]一种半监督特征融合的对象分类方法及系统有效
| 申请号： | 202010119210.8 | 申请日： | 2020-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN111539445B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 申小虎 | 申请（专利权）人： | 江苏警官学院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/77;G06V10/80;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/084;G06N3/09;G10L25/57 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 邢文月 |
| 地址： | 210031 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种半监督特征融合的对象分类方法及系统。该方法包括步骤：通过卷积神经网络预训练模型分别提取视频帧与音频的场景描述特征；针对场景识别的特点进行视频级特征融合；将融合特征通过深度信念网络进行无监督训练，并通过加入相对熵正则化项代价函数进行有监督调优，通过模型输出进行对象分类。本发明系统与上述方法相对应。在天气环境恶劣、光线条件差等不利条件下，本发明可有效提升监控场景分类精度，通过对比多模态融合特征与传统单模态特征下的场景识别方法，本发明所提方法的半监督模型在针对纯净与含噪监控视频条件下，正确识别率可分别提高2.35％和12.09％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 特征 融合 对象 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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