[发明专利]一种图像的分类方法及装置有效
| 申请号： | 201810502083.2 | 申请日： | 2018-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN110533018B | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 戴威 | 申请（专利权）人： | 北京国双科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 李伟;王宝筠 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种图像的分类方法和分类装置，所述方法首先确定待分类图像；然后将所述待分类图像的特征向量输入图像分类模型中；所述特征向量用于表征所述待分类图像的深度网络特征以及浅层文字特征；其中，所述图像分类模型为将待训练图像的深度网络特征以及浅层文字特征进行处理后得到的特征向量进行训练后得到的机器学习模型；最后获取所述图像分类模型输出的该待分类图像所属类型的分类结果。可见，本发明由人工分类转为机器自动识别分类，大大提高了处理效率，同时降低了人力成本。且本发明技术方案中的分类模型是依据图像的深度网络特征以及浅层文字特征处理后的特征向量进行训练后得到的，因此对于文档类图像的分类结果准确性更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图像 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种图像的分类方法，其特征在于，包括：/n确定待分类图像；/n将所述待分类图像的特征向量输入图像分类模型中；所述特征向量用于表征所述待分类图像的深度网络特征以及浅层文字特征；其中，所述图像分类模型为将待训练图像的深度网络特征以及浅层文字特征进行处理后得到的特征向量进行训练后得到的机器学习模型；/n获取所述图像分类模型输出的该待分类图像所属类型的分类结果。/n
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