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基于卷积神经网络的分布式手绘画的识别系统及其方法

摘要

一种基于卷积神经网络的分布式手绘画的识别系统及其方法,系统采用分布式架构,基于卷积神经网络,通过深度学习,实现手绘画的智能识别;图像特征提取过程实现了可视化,由于卷积神经网络采用端对端的数据处理方式,能够自动提取输入图像的特征,其内部网络学习到图像的特征提取就像一个黑盒子,所以通过把卷积神经网络学习到特征提取信息可视化出来,根据可视化结果进行相应分析及规律总结,对于调试卷积神经网络结构,优化网络参数是非常有帮助。系统采用独立的手绘画数据对采集输入和独立的识别结果输出,构建和优化卷积神经网络,进行训练、估算和预测,从而有效避免了现有技术中人工提取特征困难、手绘画的识别率较低、通用性较差的缺陷。

著录项

  • 公开/公告号CN108197632A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-06-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 马艺菲;

    申请/专利号CN201711258156.X

  • 发明设计人 马艺菲;

    申请日2017-12-04

  • 分类号G06K9/60(20060101);G06N3/04(20060101);H04L29/08(20060101);

  • 代理机构32252 南京钟山专利代理有限公司;

  • 代理人李小静

  • 地址 710054 陕西省西安市西影路172号1号楼1202号

  • 入库时间 2023-06-19 05:41:15

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-07-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/60 申请日:20171204

    实质审查的生效

  • 2018-06-22

    公开

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