[发明专利]基于卷积神经网络和概念格的图像语义完备标注方法有效
| 申请号： | 201911300499.7 | 申请日： | 2019-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN111079840B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 张素兰;李雯莉;胡立华;张继福;杨海峰 | 申请（专利权）人： | 太原科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原市科瑞达专利代理有限公司 14101 | 代理人： | 王思俊 |
| 地址： | 030024 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络和概念格的图像语义完备标注方法，首先构建自适应CNN网络，分割待标注图像并提取其特征，以此来获得近邻图像集与其一系列相对应的标签集合；然后利用概念格进行标签本身潜在的语义分析，有效地改善了标注效果，并保证了语义标注的完备性；最后利用投票的方式，得到最优语义标签。采用基准数据集Corel5k进行实验，验证了该方法能有效地丰富图像标签语义，提高标签召回率，并提高图像语义检索效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 概念 图像 语义 完备 标注 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于太原科技大学，未经太原科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911300499.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
