基于中层卷积神经网络多维度特征的场景识别方法

    公开(公告)号:CN113903004A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111260039.3

    申请日:2021-10-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于中层卷积神经网络多维度特征的场景识别方法,属于人工智能领域。本发明利用滑动窗口策略提取图像块;提取图像块HOG特征,对图像块聚类,并训练SVM分类器;利用分类器在训练集中检测与聚类中图像块相似的图像块,并将图像块作为候选的具有区分度的中层图像块;提取中层图像块CNN全连接层特征和整幅图像的CNN全连接层特征,对两种特征进行叠加;利用SVM分类器对特征进行分类。本专利融合中层语义部件信息与全局CNN特征,对图像有更加全面的特征表达,提高场景识别准确率。

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