[发明专利]一种基于优化卷积架构的图像目标识别方法在审
| 申请号： | 201410767043.2 | 申请日： | 2014-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN104517122A | 公开（公告）日： | 2015-04-15 |
| 发明（设计）人： | 王雪姣;王梁昊;李东晓;张明 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310027 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于优化卷积架构的图像目标识别方法，该方法首先对输入图像进行采集和增强处理形成样本；然后基于优化的卷积架构对样本进行训练；最后用训练后的卷积架构对图像目标进行分类识别。其中，卷积架构的优化包括：ReLU激活函数；局部响应归一化；卷积区重叠合并；神经元连接Drop-out技术；启发式学习。与现有技术相比，本发明能够扩充带标签样本，支持较多对象分类并获得较快的训练收敛速度和较高的图像目标识别率，并具备更高的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 优化 卷积 架构 图像 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于优化卷积架构的图像目标识别方法，包括如下步骤：(1)对输入的样本图像进行图像增强处理；(2)利用处理后得到的样本图像对卷积神经网络进行优化训练；(3)输入目标图像至训练好的卷积神经网络中，以对该目标图像进行分类识别。
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