[发明专利]一种基于特征变量算法的图像内容信息分析方法在审
| 申请号： | 201611181751.3 | 申请日： | 2016-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN106611193A | 公开（公告）日： | 2017-05-03 |
| 发明（设计）人： | 李慧 | 申请（专利权）人： | 太极计算机股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100083 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像内容信息分析技术领域，特别是一种基于特征变量算法的图像内容信息分析方法，包括以下步骤，(1)将所有的训练样本集图片根据需求分为多个一级大类，并在一级大类基础上二次划分为多个一级类；(2)使用训练完成的深度网络模型对图片进行分类，模型计算得出的各类别置信度Pi，通过对比置信度差值P＝PTOP1‑PTOP2与阈值Th的关系，若P小于阈值Th，则根据PTOP1和PTOP2类别，进行相应的优化策略调整；若P大于阈值Th，则认为分类结果可信，不做调整，直接输出。采用上述方法后，本发明应用多层级分类策略，增加深度学习网络对图片特征的认识能力，提高整体识别精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 变量 算法 图像 内容 信息 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于特征变量算法的图像内容信息分析方法，其特征在于，包括以下步骤，(1)将所有的训练样本集图片根据需求分为多个一级大类，并在一级大类基础上二次划分为多个一级类；(2)使用训练完成的深度网络模型对图片进行分类，模型计算得出的各类别置信度Pi，通过对比置信度差值P＝PTOP1‑PTOP2与阈值Th的关系，若P小于阈值Th，则根据PTOP1和PTOP2类别，进行相应的优化策略调整；若P大于阈值Th，则认为分类结果可信，不做调整，直接输出。
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