基于DCL和Cascade的圖像精細識別方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202010444726.X | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN111612076A | 公開（公告）日 | 2020-09-01 |
| 申請公布號 | CN111612076A | 申請公布日 | 2020-09-01 |
| 分類號 | G06K9/62(2006.01)I | 分類 | 計算；推算；計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 李旻;沈華飛 | 申請（專利權(quán)）人 | 南京南大智慧城市規(guī)劃設(shè)計股份有限公司 |
| 代理機構(gòu) | 南京創(chuàng)略知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 南京南大智慧城市規(guī)劃設(shè)計股份有限公司 |
| 地址 | 210000江蘇省南京市高新區(qū)研創(chuàng)園團結(jié)路99號孵鷹大廈A座11層 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于DCL和Cascade的圖像精細識別方法，遵照DCL（Destruction and Construction Learning）理念對原始圖像輸入按塊進行打亂，進而破壞原始圖像中的結(jié)構(gòu)信息，然后再通過Cascade（級聯(lián)）級聯(lián)分類器訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別被破壞”局部區(qū)域順序的圖像，強迫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抓住重點視覺區(qū)域，通過級聯(lián)弱分類器及強分類器提高圖像識別精細度和識別效率，細至紋理信息，方法獨特，增強了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對具有區(qū)分度局部細節(jié)的特征學習能力，高于人臉識別能力，在物聯(lián)網(wǎng)和人工智能精細識別領(lǐng)域，具有良好的應(yīng)用前景。?? |
