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摘 要:本发明公开了一种结合深度学习与稀疏表示的室内场景识别方法,包括步骤:从室内场景库中随机挑选若干张室内场景图像作为训练样本,将剩余作为测试样本;利Fast‑RCNN算法对训练和测试样本进行物体类别判别和检测,以构建得到每张室内场景图像的底层特征;利用词袋模型将每张室内场景图像的底层特征和空间特征结合,构建得到中层特征;对训练样本中的中层特征进行糅合构建得到稀疏字典;利用稀疏字典对测试样本进行稀疏表示,及根据求解出的稀疏解与所输入的测试样本计算得到残差,并根据残差的大小判断测试样本所属的物体类别;将判断得到所属的物体类别输出。本发明能准确识别室内场景,可有效提高室内场景识别的准确率和鲁棒性,具有很高的实用性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201611120285.8 | 专利名称: | 一种结合深度学习与稀疏表示的室内场景识别方法 |
申请日: | 2016-12-08 | 申请/专利权人 | 南京邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2017-05-10 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN106650798A | 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 |