一种细粒度图像识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明属于细粒度图像识别技术领域，提出了一种细粒度图像识别方法，包括如下步骤：选择能从不同层面、不同视角刻画图像的异构网络C和异构网络T；并将异构网络C和异构网络T的神经网络训练，将细粒度RGB图像送入已训练的异构网络C和异构网络T，得到高维嵌入特征向量EC和高维嵌入特征向量ET；使用PCA算法，分别对图像集EC和ET所组成的特征矩阵MC和MT进行PCA降维，得到E'C和E'T；使用CCA算法，将E'C和E'T所组成的降维特征矩阵M'C和M'T进行典型相关性分析，得到共同表示变换向量VC和VT；将降维特征矩阵M'C和M'T各自乘以变换向量VC和VT，得到和
将
和
进行拼接操作，得到关于图像的深层语义异构共同表示特征FC；将图像的深层语义异构共同表示特征FC送入分类器，得到图像的精准识别结果。
基本信息
专利标题 ：
一种细粒度图像识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114445660A
申请号 ：
CN202210069959.5
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2022-01-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
余鹰汤洪钱进蔡震
申请人 ：
华东交通大学
申请人地址 ：
江西省南昌市经开区双港东大街808号
代理机构 ：
北京众合诚成知识产权代理有限公司
代理人 ：
邹仕娟
优先权 ：
CN202210069959.5
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/766 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62
法律状态
2022-05-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20220121
申请日 : 20220121
2022-05-06 ：
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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