[发明专利]一种基于深度学习和迁移学习的3D画智能推荐方法有效
| 申请号： | 201710239554.0 | 申请日： | 2017-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN107066578B | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 王华珍;潘傲寒 | 申请（专利权）人： | 华侨大学;厦门绘酷文化传媒有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06K9/62 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 张松亭 |
| 地址： | 362000*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和迁移学习的3D画智能推荐方法，首先利用公开的大样本场景图片数据集，基于深度学习得到通用的场景图像分类器；然后通过用户收集的3D画场景图片数据集进行迁移学习，将通用的图像分类器转为3D画场景空间分类器；接着通过哈希感知算法构建3D画设计方案推荐图库的信息指纹库；最后将用户拍摄场景图片与3D画设计方案库匹配筛选，得到匹配候选子集，计算该子集中每张图片与用户图片之间的信息指纹汉明距离，再将距离最小的3D图智能推荐给用户。本发明基于深度学习和迁移学习，实现了在特定环境和空间结构对3D画的设计，也缩短了3D画的设计周期。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 迁移 智能 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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