[发明专利]一种训练样本深度优化的低耗图像检索方法及系统有效
| 申请号： | 202211043682.5 | 申请日： | 2022-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN115131632B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 吴昊;叶舟 | 申请（专利权）人： | 北京师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/53 | 分类号： | G06F16/53;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/46;G06N20/10 |
| 代理公司： | 成都鱼爪智云知识产权代理有限公司 51308 | 代理人： | 陈雄飞 |
| 地址： | 100875 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种训练样本深度优化的低耗图像检索方法及系统，涉及图像检索的技术领域。检索预设数量的正负样本图像；利用HC显著性检测方法对样本图像进行检测，若其显著性区域面积低于整幅图像的第一预设比例，进行删除；利用卷积核对样本图像进行处理，并计算相似度，对相似度达到预设第一阈值的样本进行保留；利用SVM模型对训练样本进行训练；将待检测图片输入至检索决策模型；当基于SVM模型计算得分大于或等于第二预设阈值，判定为目标类别图像，将其作为检索结果进行展示；当计算得分小于第二预设阈值，判定为非目标类别图像，进行排除。其能够减少了样本使用量，降低了人力和计算资源的消耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 训练 样本 深度 优化 低耗 图像 检索 方法 系统 | ||
【主权项】：
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