[发明专利]一种密集恐惧图片判别方法、系统、设备及其存储介质有效
| 申请号： | 201910110928.8 | 申请日： | 2019-02-12 |
| 公开（公告）号： | CN109829503B | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 陈方毅;黄容鸿 | 申请（专利权）人： | 厦门美柚股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06F16/953 |
| 代理公司： | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及网络信息技术领域，具体涉及一种密集恐惧图片判别方法、系统、设备及其存储介质，本发明的方法包括：对正、负样本图片分别进行选定，对被选定的图片的旋转不变特征值进行计算；将其旋转不变特征值分别进行深度学习，得到鉴别模型；选定待判别的图片，对被选定的图片的旋转不变特征值进行计算；并将其旋转不变特征值导入所述鉴别模型中，获取待判别的图片的类型；本发明能对绝大部分图片进行判别，其通用性强，且准确率高，满足自动判别的要求，极大地提高了图片判别的工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 密集 恐惧 图片 判别 方法 系统 设备 及其 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种密集恐惧图片判别方法，其特征在于，包括：建立含有正样本图片和负样本图片的样本图片库；对所述样本图片库中的正、负样本图片分别进行选定，对被选定的图片的旋转不变特征值进行计算；将所述正、负样本图片中的旋转不变特征值分别进行深度学习，得到鉴别模型，所述鉴别模型中含有正模板和负模板；选定待判别的图片，对被选定的图片的旋转不变特征值进行计算；将所述待判别的图片中的旋转不变特征值导入所述鉴别模型中，获取待判别的图片的类型。
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