[发明专利]一种图像特征识别方法有效
| 申请号： | 201910891187.1 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110705570B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 侯杏娜;尚玉玲;康怀强;张雨璇;易木兰;陈寿宏;马峻;郭玲 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/36;G06K9/62;G06T5/30;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 石燕妮 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种图像特征识别方法，包括提供图像数据集，对所述图像数据集中的每个图像进行形态学处理，并将形态学处理后的图像和原图像结合；将结合后的图像根据已知的标签使用矩形框标出设定特征的位置；将所述图像数据集中的图像随机分为训练集和验证集；利用深度残差网络标记所述设定特征点的位置并对所述训练集进行学习训练，以得到神经网络；利用所述神经网络对所述验证集中的图像进行试验，直到所述神经网络达到控制要求。本发明使用残差网络有效地提高了图像中设定特征位置识别的准确度，并且未对图像的轮廓进行分割处理，可以有效地保留了图像中的所有特征，取得良好的实验结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图像 特征 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种图像特征识别方法，其特征在于，包括：/n提供图像数据集，对所述图像数据集中的每个图像进行形态学处理，并将形态学处理后的图像和原图像结合；/n将结合后的图像根据已知的标签使用矩形框标出设定特征的位置；/n将所述图像数据集中的图像随机分为训练集和验证集；/n利用深度残差网络标记所述设定特征点的位置并对所述训练集进行学习训练，以得到神经网络；/n利用所述神经网络对所述验证集中的图像进行试验，直到所述神经网络达到控制要求。/n
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