[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的图像识别方法在审
| 申请号： | 202310364935.7 | 申请日： | 2023-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN116310733A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 董湘君 | 申请（专利权）人： | 广东技术师范大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V30/19;G06V30/22;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广州恒华智信知识产权代理事务所(普通合伙) 44299 | 代理人： | 姜宗华 |
| 地址： | 510665 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像识别技术领域，且公开了一种基于深度卷积神经网络的图像识别方法，包括如下步骤：将数据集Omniglot输入到Vgg‑16卷积神经网络改进的孪生网络中，遍历数据集的不同种类的20个样本，样本进入特征提取网络；特征提取网络输出样本的特征值，对输出的特征向量进行曼哈顿距离度量；将度量距离代入对比损失函数中计算损失值；通过深度神经网络的计算流程来不断调整权值，优化网络；将参数应用在预测孪生网络中，对度量距离输出后的数据进行相似度计算，来实现相似度识别应用。选取特征提取能力较强的深度网络，与度量学习进行有效结合，能快速、准确地进行小样本图像识别，达到能够改进小样本图像识别能力的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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