[发明专利]一种基于连续吸引子网络的连续图像序列识别方法有效
| 申请号： | 202011277489.9 | 申请日： | 2020-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN112329875B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 于佳丽;陈文双;章梓贤;廖勇 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 甘茂 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习应用技术领域，具体提供一种基于连续吸引子网络的连续图像序列识别方法，利用深度学习理论和连续吸引子网络完成对于多个连续变化的图像序列的识别，同时能够实现图像降噪、缺失恢复、特征提取的功能；本发明首次将连续吸引子理论应用于图像序列识别中，构建了由变分自编码器与MLP判断两部分构成的连续吸引子网络，并进行有效训练，最后通过训练完成的连续吸引子网络模型实现了图像序列识别，相比于现有的图像序列识别，本发明更注重于识别输入数据中的连续性特征，在如三维模型识别、流式视频数据识别等数据连续性比较重要的识别任务中，本发明能单独使用取得更好的识别效果，大大促进图像处理的相关发展。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 连续 吸引 网络 图像 序列 识别 方法 | ||
【主权项】：
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