[发明专利]基于卷积神经网络思想的图像目标识别方法在审
| 申请号： | 202010733456.4 | 申请日： | 2020-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN111967479A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 黄经伟;张学习;程健明 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 张生梅 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明的目的在于提供一种基于卷积神经网络思想的图像目标识别方法，其特征在于：通过预先构建的变化结构平衡矩阵与图像中的局部结构平衡矩阵做Hadamard乘积得到局部的目标结构平衡矩阵，增加识别参数的数量提高识别的精度。本发明采用CNN提取局部初始结构平衡矩阵，与预先构建的变化结构平衡矩阵做Hadamad乘积，得到局部的目标结构平衡矩阵。现有技术是对图像整体进行处理没有考虑局部，最终得到的只有3个特征参数，现在采用CNN可以得到多组局部的识别参数向量组，增加了识别参数的数量，提高图像目标识别的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 思想 图像 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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