[发明专利]一种基于机器学习的特定服饰图像识别与检测方法在审
| 申请号： | 201710656892.4 | 申请日： | 2017-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN107437099A | 公开（公告）日： | 2017-12-05 |
| 发明（设计）人： | 李德志;马铭;李杰;师鹏程;徐誉;靳登云 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所23109 | 代理人： | 杨立超 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于机器学习的特定服饰图像识别与检测方法，本发明涉及图像识别与检测方法。本发明的目的是为了解决现有针对特定种类服饰图像的检索时，由于数量巨大，通过人工检测的方式无法实现的问题。过程为一、对图像内容进行识别，得到识别后的图像内容构建图像分类数据库，对图像分类数据库中图像采用自助采样法进行处理，得到处理后图像；得到优化后的卷积神经网络；得到合适拟合卷积神经网络；模型集成得到N个个体学习器，采用简单投票方式将N个个体学习器结合；二、采用Faster R‑CNN方法对步骤一得到的识别后的图像内容进行检测。本发明用于服饰图像识别与检测领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 特定 服饰 图像 识别 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的特定服饰图像识别与检测方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤一、对图像内容进行识别，得到识别后的图像内容：步骤一一、构建图像分类数据库，对图像分类数据库中图像采用自助采样法进行处理，得到处理后图像；步骤一二、构建卷积神经网络，对卷积神经网络中参数进行优化，得到优化后的卷积神经网络；步骤一三、采用正则化对优化后的卷积神经网络进行处理，得到合适拟合卷积神经网络；步骤一四、模型集成：对步骤一一中图像分类数据库中图像采用自助采样法进行N次自助采样，得到N个个体学习器，采用简单投票方式将N个个体学习器结合；步骤二、采用Faster R‑CNN方法对步骤一得到的识别后的图像内容进行检测；图像内容为特定服饰图像，特定服饰为阿拉伯服饰或少数民族服饰。
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