[发明专利]基于多层级二阶表征的小样本学习的图像识别方法和系统有效
| 申请号： | 202210292031.3 | 申请日： | 2022-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN114387524B | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 张洪广;杨林;马琳茹;杨雄军;李东阳 | 申请（专利权）人： | 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国和平利用军工技术协会专利中心 11215 | 代理人： | 周玄 |
| 地址： | 100141 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出基于多层级二阶表征的小样本学习的图像识别方法和系统。所述方法利用所述训练阶段的支撑图像集和所述训练阶段的查询图像集来训练图像识别分类器，经训练的所述图像识别分类器用于对所述测试阶段的查询图像集中的图像进行识别分类，以确定其在所述测试阶段的支撑图像集中所属的类别；所述图像识别分类器包含表征提取模块和关系度量模块，所述表征提取模块包含串联的M个网络卷积块，以及分别与所述M个网络卷积块对应相连的M个二阶池化层，所述关系度量模块包含分别与所述M个二阶池化层对应相连的M个基础学习器，以及汇总所述M个基础学习器的学习结果的结果预测单元。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层 级二阶 表征 样本 学习 图像 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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