[发明专利]一种基于人工智能图像识别的特征提取方法及装置在审
| 申请号： | 201910162758.8 | 申请日： | 2019-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN109815969A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 白雪松;张珅哲 | 申请（专利权）人： | 上海骏聿数码科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 陶洪 |
| 地址： | 200082 上海市杨浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于人工智能图像识别的特征提取方法及装置，其中，该特征提取方法包括：获取第一特征矩阵，该第一特征矩阵包括待识别图像的特征；根据预设的卷积算法对第一特征矩阵进行特征提取，得到第二特征矩阵；对第二特征矩阵进行排序重组，得到第三特征矩阵；根据卷积算法对第三特征矩阵进行特征提取，得到图像特征集合。本发明所描述的基于人工智能图像识别的特征提取方法及装置，能够在模型建立的过程中避免特征提取操作中大量且重复的工作，从而减少人工智能模型的建立工作量，进而能够提高人工智能模型建立的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 特征矩阵 特征提取 人工智能 图像识别 人工智能模型 卷积 算法 模型建立 图像特征 预设 工作量 排序 集合 图像 重复 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能图像识别的特征提取方法，其特征在于，包括：获取第一特征矩阵，所述第一特征矩阵包括待识别图像的特征；根据预设的卷积算法对所述第一特征矩阵进行特征提取，得到第二特征矩阵；对所述第二特征矩阵进行排序重组，得到第三特征矩阵；根据所述卷积算法对所述第三特征矩阵进行特征提取，得到图像特征集合。
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