[发明专利]基于对称性和群论的物体-属性组合图像识别方法有效
| 申请号： | 202010221613.3 | 申请日： | 2020-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN113449751B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 李永露;许越;卢策吾 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于对称性和群论的物体‑属性组合图像识别方法，以包含属性标注的数据集作为训练样本对包括特征提取器、耦合网络和解耦网络的神经网络进行训练；然后采用特征提取器提取待测图像的特征向量与待判断属性一同输入耦合网络和解耦网络，分别得到两个对应转换后的特征向量，通过在高维特征空间判断耦合网络转换前后特征向量的距离确定待测图像是否包含待判断属性；最后将待判断属性的检测结果与神经网络的物体检测输出结合得到识别结果。本发明能够并行计算，计算速度较快，有很好的高效性、即时性、鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对称性 群论 物体 属性 组合 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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