[发明专利]图像识别模型训练方法、装置以及计算机设备在审
| 申请号： | 201910713464.X | 申请日： | 2019-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN110569873A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 王义文;王健宗 | 申请（专利权）人： | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 11015 北京英特普罗知识产权代理有限公司 | 代理人： | 邓应山 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图像识别模型训练方法，该方法包括：将获取的采样图像进行M*N分块；根据预设的Gabor滤波器组对每一分块图像进行空域卷积，获得每一分块图像对应的多个特征图像；对每一分块图像的每个特征图像进行降采样从而得到对应的特征值；将所有分块图像的所有特征值作为输入数据对预设的初始图像识别模型进行训练，得到第一图像识别模型。本发明还提供一种图像识别模型训练装置、计算机设备以及计算机可读存储介质。本发明提供的图像识别模型训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质能够在较少采样数据的情况下实现图像识别模型的训练，并且提升了训练后图像识别模型的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 图像识别 块图像 计算机可读存储介质 计算机设备 模型训练 特征图像 预设 模型训练装置 采样数据 采样图像 初始图像 分块图像 准确度 降采样 分块 卷积 组对 空域 | ||
【主权项】：
1.一种图像识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括步骤：/n获取至少一张采样图像；/n将所述采样图像进行M*N分块，得到分块图像；/n根据预设的Gabor滤波器组对每一分块图像进行空域卷积，获得每一分块图像对应的多个特征图像；/n对每一分块图像的每个特征图像进行降采样，得到每一分块图像的每个特征图像的特征值；/n将所有分块图像的所有特征值作为输入数据对预设的初始图像识别模型进行训练，得到第一图像识别模型。/n
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