[发明专利]基于卷积复变换神经网络的舌苔图像特征提取方法和系统在审
| 申请号： | 202310501708.4 | 申请日： | 2023-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN116664852A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 文贵华;张孟健 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/40 | 分类号： | G06V10/40;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/20;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/09 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 李冉 |
| 地址： | 510641 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积复变换神经网络的舌苔图像特征提取方法和系统，方法包括：构建卷积复变换神经网络，包括：卷积层和复数变换层；复数变换层由多个Wave‑CT模块和下采样层交替组成，Wave‑CT模块用于提取输入图像的空间特征以及对应通道的权重特征；将其转换为具有振幅和相位的波，根据复数变换原理，对特征聚合权重进行学习更新，并根据更新后的特征聚合权重以及提取的空间特征和权重特征，输出聚合后的特征；训练卷积复变换神经网络，并根据训练好的所述卷积复变换神经网络对舌苔图像进行特征提取。本发明公开的卷积复变换神经网络可提取图像的深层特征，并能克服样本分布不均的问题，使模型跳出局部最优。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 变换 神经网络 舌苔 图像 特征 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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