[发明专利]基于细粒度图像的图像识别方法、装置、介质及设备在审
| 申请号： | 201811162376.7 | 申请日： | 2018-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN109409384A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 张宝华;高子翔;董方;王月明;高键;刘新;杨锐 | 申请（专利权）人： | 内蒙古科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06T7/11;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 安娜 |
| 地址： | 014010 内蒙古*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于细粒度图像的图像识别方法、装置、介质及设备。所述方法，包括：提取原始图像的图像特征；根据所述图像特征，获得所述原始图像的显著图；根据所述显著图和所述原始图像，获得所述显著图的分割图像；根据所述分割图像，基于神经网络模型，识别所述原始图像中的目标图像。相较于现有技术中利用人工标注图像特征，再利用神经网络模型识别目标图像的方法，本发明提供的方法能够增强算法的鲁棒性，提高细粒度图像识别的精度，增加图像识别的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 图像识别 原始图像 图像特征 细粒度 显著图 神经网络模型 分割图像 目标图像 图像 人工标注 鲁棒性 再利用 算法 | ||
【主权项】：
1.一种基于细粒度图像的图像识别方法，其特征在于，包括：提取原始图像的图像特征；根据所述图像特征，获得所述原始图像的显著图；根据所述显著图和所述原始图像，获得所述显著图的分割图像；根据所述分割图像，基于神经网络模型，识别所述原始图像中的目标图像。
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