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一种基于局部CNN框架的甲骨拓片分类方法

摘要

本发明提供一种基于局部CNN框架的甲骨拓片分类方法,包括:对甲骨拓片图像进行区域划分,将图像划分为盾纹区域、齿纹区域和非盾纹非齿纹区域;基于CNN框架对划分后的各区域进行训练,提取各区域特征,建立甲骨拓片的分类识别模型;对未知类型的甲骨拓片在进行区域分割后,利用训练好的CNN框架进行甲骨拓片的分类。本发明在传统的利用专家经验进行甲骨材质分类研究的基础上,采用卷积神经网络对甲骨拓片进行自动分类,通过对甲骨专家整理好的甲骨拓片扫描成像后进行训练,利用CNN框架的特征抽取、分类预测的能力,建立甲骨拓片的材质分类识别模型,实现对龟甲和兽骨拓片的自动判别,能够将领域专家的知识固化于计算机模型,促进甲骨分类学的发展。

著录项

  • 公开/公告号CN110598030B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西南大学;首都师范大学;

    申请/专利号CN201910917806.X

  • 申请日2019-09-26

  • 分类号G06V10/764;G06V10/26;G06V10/422;G06V10/44;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构济南鼎信专利商标代理事务所(普通合伙);

  • 代理人刘海艳

  • 地址 400715 重庆市北碚区天生路2号

  • 入库时间 2022-08-23 13:40:35

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