发明专利已授权

一种基于分层特征提取与多层脉冲神经网络的图像识别方法

📄 申请号：CN201810782122.9 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-09-05

公开号

CN109102000A

公开日

2018-12-28

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_06 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别脉冲神经网络特征提取

应用场景

安防监控, 人脸识别, 自动驾驶, 工业检测, 医学影像分析

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于分层特征提取与多层脉冲神经网络的图像识别方法。本发明根据视觉皮层对视觉信息的处理方式，在HMAX模型基础上，引入稀疏特性与特征自主学习方法，使得层次化特征提取结果能合理保留有效信息，并通过基于STDP和反向传播算法的多层脉冲神经网络模型，实现对提取数据的训练与识别。并且采用相位编码作为层次化特征提取与多层脉冲神经网络连接的桥梁，有效地将像素信息转换为时间信息，提高识别精度。本发明的图像识别方法不仅满足生物特性并且具有良好的分类性能；在层次化特征提取过程中，将手工特征与自主学习特征结合，能更好地满足不同需求；同时利用多层脉冲神经网络进行识别分类，能有效处理复杂数据。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：12 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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