一种基于塑性卷积神经网络的可扩展类别的图像识别方法
授权
摘要

本发明属于图像识别领域,公开了一种基于塑性卷积神经网络的可扩展类别的图像识别方法。本发明通过构造一个具有元学习的能力的卷积塑性神经网络,并针对应用所需,管理、建立相应的待识别类别库,结合塑性神经网络,利用待识别库作数据支撑,使用循环判定的方法,对输入图片进行识别并返回识别结果。本发明解决了传统的目标识别方法的可识别类别的扩展性的问题,其优势在于当有未知类别需要识别时,只需要将该未知类别的一张或几张图片样本存储至待识别类别库中,而无需重新训练神经网络或调整识别算法,且对于样本的需求量要小于传统方法。

基本信息
专利标题 :
一种基于塑性卷积神经网络的可扩展类别的图像识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110781968A
申请号 :
CN201911039729.9
公开(公告)日 :
2020-02-11
申请日 :
2019-10-29
授权号 :
CN110781968B
授权日 :
2022-04-19
发明人 :
王戟杨文婧杨绍武黄达徐利洋黄万荣胡亚清刘向阳沙建松颜豪杰梁卓
申请人 :
中国人民解放军国防科技大学
申请人地址 :
湖南省长沙市开福区德雅路109号
代理机构 :
国防科技大学专利服务中心
代理人 :
王文惠
优先权 :
CN201911039729.9
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-19 :
授权
2020-03-06 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20191029
2020-02-11 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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