[发明专利]基于DCL和Cascade的图像精细识别方法有效
| 申请号： | 202010444726.X | 申请日： | 2020-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN111612076B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 李旻;沈华飞 | 申请（专利权）人： | 南京南大智慧城市规划设计股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06N3/042;G06N3/094 |
| 代理公司： | 南京创略知识产权代理事务所(普通合伙) 32358 | 代理人： | 闫方圆 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市高*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DCL和Cascade的图像精细识别方法，遵照DCL（Destruction and Construction Learning）理念对原始图像输入按块进行打乱，进而破坏原始图像中的结构信息，然后再通过Cascade（级联）级联分类器训练神经网络识别被破坏”局部区域顺序的图像，强迫神经网络抓住重点视觉区域，通过级联弱分类器及强分类器提高图像识别精细度和识别效率，细至纹理信息，方法独特，增强了神经网络对具有区分度局部细节的特征学习能力，高于人脸识别能力，在物联网和人工智能精细识别领域，具有良好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 dcl cascade 图像 精细 识别 方法 | ||
【主权项】：
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