[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像背景分割和识别方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像背景分割和识别方法，该方法利用卷积神经网络学习样本图像，训练得到背景分割模型和识别分类模型，然后依据该模型进行图像的背景分割和识别分类。本发明将卷积神经网络应用于图像识别分类时结合图像背景对识别分类所产生的影响，并且背景分割模型中将卷积神经网络中全连接层替转化为卷积层。本发明提高了图像优化分割效果，并且使得图像背景分割模型有广泛的适用性，最后通过使用卷积神经网络模型来实现图像背景分割后，将图像再用于图像识别分类，以提升识别分类的准确率。

主权项

1.一种基于卷积神经网络的图像背景分割和识别方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)根据待处理图像的内容主体确定学习样本，所述样本标注有图像主体信息；(2)根据样本图像信息，利用背景分割卷积神经网络进行训练，得到背景分割模型；(3)进行图像背景分割，根据分类卷积神经网络进行训练，得到识别分类模型；(4)利用背景分割模型对图像数据信息进行处理，根据背景分割后的图像不同内容主体进行保存，利用识别分类模型得到识别结果。