[发明专利]基于双核卷积特征提取的电子喉镜图像分类方法在审
| 申请号： | 202110013954.6 | 申请日： | 2021-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN112686329A | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 陈皓;闫庆元;郝马阳 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710161 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双核卷积特征提取的电子喉镜图像分类方法。本发明属于计算机视觉与模式识别领域。其步骤为：首先是对喉镜图像进行预处理，包括拆帧和图像裁剪，保留有效的图像信息，再将图像尺寸调整为224*224；其次，设计了一个能获取到图像细节信息特征的深度卷积神经网络，将图像输入此网络中，提取具有细节信息的高阶图像特征；然后，将得到的图像特征信息使用极端梯度提升(Xgboost)集成方法训练出集成分类器，获得电子喉镜图像分类结果。本发明提取到的图像特征具有丰富的纹理特征、形状特征和位置信息等细节特征，并且结合Xgboost集成分类方法，有效的提高了电子喉镜图像分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 特征 提取 电子 喉镜 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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