[发明专利]一种基于多层极速学习机的风景图片多标记方法及系统在审
| 申请号： | 201610513890.5 | 申请日： | 2016-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN107563398A | 公开（公告）日： | 2018-01-09 |
| 发明（设计）人： | 丁世飞;张楠 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06N99/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 221116 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明一种基于多层极速学习机的风景图片多标记方法及系统，通过构建带有标签的风景图片作为样本集对多层极速学习机‑径向基神经网络进行训练，将训练好的神经网络保存，将待识别图片作为输入，根据输出向量得到识别结果。通过多层极速学习机‑径向基神经网络标记风景图像，实现了多层的特征提取，直接将图片预处理后的向量作为网络的输入，标记准确率很高；且网络一经训练即可反复使用，处理效率高；训练时间短。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多层 学习机 风景图片 标记 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于多层极速学习机的风景图片多标记方法，其特征在于，通过构建带有标签的风景图片作为样本集对多层极速学习机‑径向基神经网络进行训练，将训练好的神经网络保存，将待识别图片作为输入，根据输出向量得到标记结果。
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