[发明专利]基于卷积神经网络和连通图的图片归类方法及相关设备有效
| 申请号： | 202010426648.0 | 申请日： | 2020-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN111597373B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 邓柯;王海沣 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/74;G06N3/0464;G06N3/096 |
| 代理公司： | 深圳市鼎言知识产权代理有限公司 44311 | 代理人： | 曾昭毅;陈实顺 |
| 地址： | 100084 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络和连通图的图片归类方法及相关设备。所述图片归类方法包括：获取多个待归类图片；将所述多个待归类图片进行预处理；将每个预处理后的待归类图片输入卷积神经网络进行特征提取，得到每个待归类图片的特征向量；计算每两个待归类图片的特征向量之间的距离；根据每两个待归类图片的特征向量之间的距离构建至少一个连通图；对每个连通图进行减边处理；根据所有减边处理后的连通图，输出所述多个待归类图片的归类结果。本发明可以实现快速、准确的相似图片归类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 连通 图片 归类 方法 相关 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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清华大学，未经清华大学许可，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/202010426648.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
