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公开(公告)号：CN109002851B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201810738976.7
申请日：2018-07-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像多特征融合的水果分类方法及应用，所述方法包括：获取训练集和测试集；预处理；提取颜色特征，LBP纹理特征和形状特征；得到训练集水果特征集合和测试集水果特征集合；将训练集水果特征集合作为多种可进行水果分类的分类器的输入，对多种可进行水果分类的分类器进行训练，将测试集水果特征集合作为多种可进行水果分类的分类器的输入，将平均分类准确率最高的分离器作为最佳分类器；将测试集水果特征集合作为最佳分类器的输入，得到输入的水果特征对应的水果图像中的水果类型。本发明适用于多种水果的分类且检测精度高。
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公开(公告)号：CN109002851A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810738976.7
申请日：2018-07-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像多特征融合的水果分类方法及应用，所述方法包括：获取训练集和测试集；预处理；提取颜色特征，LBP纹理特征和形状特征；得到训练集水果特征集合和测试集水果特征集合；将训练集水果特征集合作为多种可进行水果分类的分类器的输入，对多种可进行水果分类的分类器进行训练，将测试集水果特征集合作为多种可进行水果分类的分类器的输入，将平均分类准确率最高的分离器作为最佳分类器；将测试集水果特征集合作为最佳分类器的输入，得到输入的水果特征对应的水果图像中的水果类型。本发明适用于多种水果的分类且检测精度高。
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公开(公告)号：CN108960257A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810733502.3
申请日：2018-07-06
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06K9/4652 , G06K9/6256 , G06K2209/05
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变等级分级方法及系统。本发明方法，包括：构建样本库；去除样本库中眼底镜照片的背景和噪声；通过减去局部均值法将不同亮度、不同明暗度的图像归一化到同一个范围；对不同样本采用随机拉伸、旋转的方法进行数据扩充，构建训练集和测试集；分别通过搭建输入部分架构、多分支特征变换部分架构、输出部分框架训练初始深度学习网络模型；将待检测样本输入到训练好的初始深度学习网络模型中，进行糖尿病视网膜病变分级。相较于传统的处理方法，本发明摆脱对先验知识的依赖性，有良好的泛化能力；采用所设计的多层次，小尺寸的卷积核能够提取十分微小的病灶特征，使分类结果更加可靠。
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公开(公告)号：CN108899046A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810760350.6
申请日：2018-07-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多级支持向量机分类的语音情感识别方法及系统。本发明方法，包括：提取所述语音情感在语音训练样本的情感特征；根据多级分类策略构建出语音情感识别模型；根据语音情感识别模型对所输入语音情感的类型进行判断；对语音情感进行了细致分类的方法，可以有效地将存在相似的特性某些情感也区分出来进行识别。进而本发明的技术方案解决了现有技术中的语音情感识别效果不理想，识别率低的问题。
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