[发明专利]基于深度学习架构的图像辨识方法及系统在审
| 申请号： | 201611040308.4 | 申请日： | 2016-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN107786867A | 公开（公告）日： | 2018-03-09 |
| 发明（设计）人： | 王国振 | 申请（专利权）人： | 原相科技股份有限公司 |
| 主分类号： | H04N17/00 | 分类号： | H04N17/00 |
| 代理公司： | 隆天知识产权代理有限公司72003 | 代理人： | 周滨,章侃铱 |
| 地址： | 中国台*** | 国省代码： | 台湾;71 |
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| 摘要： | 本公开实施例提供一种基于深度学习架构的图像辨识方法及系统。所述图像辨识方法是对高低画质不同模式的两个样本图像群组分开进行训练，以获得两组个别独立的特征群组，并且再利用情境感知器引擎来判断出测试图像属于高画质模式或低画质模式，进而选择使用所合适的辨识引擎及特征群组来进行图像辨识，以有效提升图像辨识系统在不同环境下的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 架构 图像 辨识 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习架构的图像辨识方法，其特征在于，所述图像辨识方法包括：利用一影像传感器撷取一测试图像；利用一判断引擎，根据所述影像传感器撷取所述测试图像时的至少一参数来判断所述测试图像为一高画质模式或一低画质模式；当所述测试图像被判断为所述高画质模式时，利用一第一辨识引擎来对所述测试图像进行辨识；以及当所述测试图像被判断为所述低画质模式时，利用一第二辨识引擎来对所述测试图像进行辨识，其中所述第一辨识引擎及所述第二辨识引擎互为并不完全相同的一学习算法引擎。
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