[发明专利]一种基于深度前馈神经网络的数字全息图生成系统及方法在审
| 申请号： | 202010983019.8 | 申请日： | 2020-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN112085841A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 刘静;马超群;蒋晓瑜;李刘鹏;苏立玉;黄开宇 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T15/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 姚咏华 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度前馈神经网络的数字全息图生成系统及方法，所述方法包括：1)构建前馈神经网络，包含输入层、隐含层和输出层；2)构建四层全连接神经网络，包含一个输入层、两个隐含层和一个输出层，使用相应数据进行训练，得到训练完毕的全连接神经网络；3)以步骤1)构建前馈神经网络的输出作为步骤2)所得全连接神经网络的输入，对两个网络进行拼接，形成深度前馈神经网络；使用深度前馈神经网络生成点云物体的数字全息图。本发明提供的方法与点源法相比，能够以更快的速度实现数字全息图的生成，无需额外的内存占用，同时可以保持点源法生成全息图的成像质量和泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 数字 全息图 生成 系统 方法 | ||
【主权项】：
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