[发明专利]一种基于深度学习的高光谱古绘画检测识别方法在审
| 申请号： | 202010080017.8 | 申请日： | 2020-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN111291675A | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 蓝金辉;杜瑜;张隆跃;李彪 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波;邓琳 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的高光谱古绘画检测识别方法，包括：采集古绘画高光谱数据，构建高光谱古绘画数据集；对所述高光谱古绘画数据集进行数据扩充；利用去伪投影匹配解混算法进行混合像元分解；构建基于深度学习的多元特征提取模型，提取古绘画高光谱的光谱信息和空间信息；构建多元信息多尺度特征融合检测识别模型；在所述高光谱古绘画数据集中随机选取测试样本，形成新的数据集，对所述检测识别模型进行验证。本发明利用高光谱影像信息量丰富的技术优势和基于深度学习的神经网络目标检测的快速性、准确性、高效性等优势，对古代绘画进行检测识别，不仅具有快速、高效的特点，同时弥补了普通绘画图像处理中光谱信息不足的缺点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 光谱 绘画 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
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