[发明专利]基于神经主题模型的图像集成分类方法及装置有效
| 申请号： | 201711242374.4 | 申请日： | 2017-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN108154156B | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 李晓旭;耿丙乾;常东良;喻梨耘 | 申请（专利权）人： | 兰州理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 任岩 |
| 地址： | 730050 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： |
本公开提供了一种基于神经主题模型的图像集成分类方法，包括：S1，对图像进行预处理，提取图像的词袋特征v和深度卷积神经网络特征v |
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| 搜索关键词： | 基于 神经 主题 模型 图像 集成 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于神经主题模型的图像集成分类方法，包括以下步骤：S1，对图像进行预处理，提取图像的词袋特征v和深度卷积神经网络特征vCNN，其中，所述图像包括训练集和测试集；S2，在神经主题模型中引入所述深度卷积神经网络特征vCNN，并结合集成分类方法softmax混合模型，构建图像集成分类的神经主题模型；S3，基于训练集优化所述图像集成分类的神经主题模型的目标函数，并求解模型参数；S4，利用优化后的图像集成分类的神经主题模型对测试集图像进行分类。
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