[发明专利]一种连续图像序列中隐含信息深度学习方法在审
| 申请号： | 201810838463.3 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN109271843A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 刘贵全;范寅 | 申请（专利权）人： | 苏州女娲机器人有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 南京乐羽知行专利代理事务所(普通合伙) 32326 | 代理人： | 缪友建 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市苏州工业*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种连续图像序列中隐含信息深度学习方法，包括以下步骤：⑴对杂乱无章的连续图像进行归集，将所需图像归集为待处理的图像集合；⑵通过引入层次认知模型及预设算法对图像集合进行筛选；⑶利用范畴理论的建立“模型+分析”的深度学习理论框架；⑷输出连续图像的序列分析结论。本发明围绕图像序列中隐含信息深度的表示、不变性、拓扑结构、高维特征等核心科学问题，提出“模型+分析”的深度学习理论新框架。 | ||
| 搜索关键词： | 隐含 连续图像序列 连续图像 图像集合 学习 科学问题 理论框架 图像序列 拓扑结构 序列分析 预设算法 不变性 新框架 高维 分析 认知 筛选 图像 输出 引入 | ||
【主权项】：
1.一种连续图像序列中隐含信息深度学习方法，其特征在于包括以下步骤：(1)对杂乱无章的连续图像进行归集，将所需图像归集为待处理的图像集合；(2)通过引入层次认知模型及预设算法对图像集合进行筛选；(3)利用范畴理论的建立“模型+分析”的深度学习理论框架；(4)输出连续图像的序列分析结论。
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