一种基于互相关熵的多深度学习模型融合方法、终端设备及可读存储介质

摘要

本发明公开了一种基于互相关熵的多深度学习模型融合方法、终端设备及可读存储介质，属于计算机图像处理领域。本发明对所收集数据进行训练与测试，可得到图像分类模型。本发明可以有效的完成对图像的精确分类，并且本发明在图像特征极为相似，图像噪声多等情况下有着很好的鲁棒性和精确性。图像分类作为图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等高层视觉任务的基础，可广泛应用于安防领域的人脸识别和智能视频分析，交通领域的场景识别，互联网领域的基于内容的图像检索和图像自动归类，以及医学领域的图像识别等多个领域。