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一种基于增量神经网络和子图编码的图像分类方法

摘要

本发明公开了基于增量神经网络和子图编码的图像分类方法,包含如下步骤:局部特征抽取;增量码书网络学习;基于子图的特征编码;图像空间聚合;分类器学习及模型预测;本发明能够高效地学习码书,同时保留视觉单词之间的空间关系,很大程度上缩减了传统算法的时间复杂性,此外,本发明中基于子图的特征编码能充分利用视觉单词之间的空间关系进行特征编码,抽取更加丰富的语义信息,并最终使分类系统在提升计算效率的同时,获得优异的分类性能,因此具有较高的使用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN103116766B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2015-11-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京大学;

    申请/专利号CN201310090274.X

  • 发明设计人 杨育彬;唐晔;潘玲燕;

    申请日2013-03-20

  • 分类号G06K9/66(20060101);

  • 代理机构32237 江苏圣典律师事务所;

  • 代理人胡建华

  • 地址 210000 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号南京大学

  • 入库时间 2022-08-23 09:31:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2015-11-18

    授权

    授权

  • 2013-06-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/66 申请日:20130320

    实质审查的生效

  • 2013-05-22

    公开

    公开

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