獲取深度一次性學(xué)習(xí)模型的方法、圖像識別方法及裝置

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201610761364.0 申請日 -
公開（公告）號 CN106372656B 公開（公告）日 2019-05-10
申請公布號 CN106372656B 申請公布日 2019-05-10
分類號 G06K9/62（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 史方; 鄒佳運; 王標(biāo); 樊強 申請（專利權(quán)）人 同觀科技（深圳）有限公司
代理機構(gòu) 北京弘權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 同觀科技（深圳）有限公司
地址 518057 廣東省深圳市南山區(qū)高新區(qū)南環(huán)路29號留學(xué)生創(chuàng)業(yè)大廈22樓04號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種獲取深度一次性學(xué)習(xí)模型的方法、圖像識別方法及裝置，獲取深度一次性學(xué)習(xí)模型的方法包括：將包含少量目標(biāo)圖像和背景圖像的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)集中每一幅目標(biāo)圖像輸入預(yù)設(shè)CNN模型，選擇預(yù)設(shè)CNN模型隱含層中任一層輸出圖像作為該目標(biāo)圖像的特征圖像集；采用預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)集中背景圖像，通過PCA方法確定降維矩陣，對所有特征圖像集進行降維，生成降維特征圖像集；將所有降維特征圖像集輸入預(yù)設(shè)貝葉斯學(xué)習(xí)模型，對降維特征圖像集對應(yīng)的目標(biāo)圖像進行識別，構(gòu)建深度一次性學(xué)習(xí)模型；采用預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)集對深度一次性學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練，直到模型收斂，獲取收斂后的深度一次性學(xué)習(xí)模型。采用收斂后的深度一次性學(xué)習(xí)模型對圖像進行識別，識別率較高。