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摘 要:本发明公开的一种基于旋转不变卷积神经网络的书法字风格分类方法,包括以下步骤:步骤1,建立取样样本并预处理数据集;步骤2,划分数据集为训练样本集和测试样本集,并对训练集样本进行数据扩充作为新的训练集;步骤3,对于步骤2得到的训练集中的每一张训练样本,提取16个副本图像,并将他们一一对应输入到完全相同的16个卷积架构中处理;步骤4,将步骤3得到的分类结果带入到交叉熵损失函数中,从而得到训练好的网络模型;步骤5,将待分类测试样本集输入到步骤4训练好的模型中进行书法字风格分类,得到分类准确率。本发明方法,解决了传统方法分类准确率低问题的同时,提高了模型泛化能力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010386734.3 | 专利名称: | 一种基于旋转不变卷积神经网络的书法字风格分类方法 |
申请日: | 2020-05-09 | 申请/专利权人 | 西安理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市碑林区金花南路5号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V30/22搜分类 人工智能 机器视觉 书法识别搜索 |
公开/公告日: | 2023-04-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111709443B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |