基于DCL和Cascade的圖像精細(xì)識別方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010444726.X 申請日 -
公開(公告)號 CN111612076A 公開(公告)日 2020-09-01
申請公布號 CN111612076A 申請公布日 2020-09-01
分類號 G06K9/62(2006.01)I 分類 計算;推算;計數(shù);
發(fā)明人 李旻;沈華飛 申請(專利權(quán))人 南京南大智慧城市規(guī)劃設(shè)計股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 南京創(chuàng)略知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 代理人 南京南大智慧城市規(guī)劃設(shè)計股份有限公司
地址 210000江蘇省南京市高新區(qū)研創(chuàng)園團(tuán)結(jié)路99號孵鷹大廈A座11層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于DCL和Cascade的圖像精細(xì)識別方法,遵照DCL(Destruction and Construction Learning)理念對原始圖像輸入按塊進(jìn)行打亂,進(jìn)而破壞原始圖像中的結(jié)構(gòu)信息,然后再通過Cascade(級聯(lián))級聯(lián)分類器訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別被破壞”局部區(qū)域順序的圖像,強(qiáng)迫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抓住重點視覺區(qū)域,通過級聯(lián)弱分類器及強(qiáng)分類器提高圖像識別精細(xì)度和識別效率,細(xì)至紋理信息,方法獨特,增強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對具有區(qū)分度局部細(xì)節(jié)的特征學(xué)習(xí)能力,高于人臉識別能力,在物聯(lián)網(wǎng)和人工智能精細(xì)識別領(lǐng)域,具有良好的應(yīng)用前景。??