基于图结构特征融合的小样本图像分类方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于图结构特征融合的小样本图像分类方法，包括：步骤一、获取小样本图像数据集；步骤二、提取低层特征；步骤三、提取深层特征；步骤四、将低层特征转化为低层图结构特征，将深层特征转化为深层图结构特征；步骤五、将低层图结构特征和深层图结构特征进行特征融合；步骤六、将融合后的特征图作为图卷积神经网络的输入，获取分类结果。本发明采用HOG特征提取和和深度特征提取器并行的方式进行特征提取，并分别进行图结构特征转化，然后对图结构特征采用交叉并联特征融合的方式，实现了数据增强层面的特征融合，提高图像特征的表达能力，从而为小样本条件下的图像分类提供更多的特征表达，提高小样本条件下的图像分类精度。
基本信息
专利标题 ：
基于图结构特征融合的小样本图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612718A
申请号 ：
CN202210236867.1
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
耿杰蒋楠石皓文蒋雯
申请人 ：
西北工业大学
申请人地址 ：
陕西省西安市友谊西路127号
代理机构 ：
深圳科润知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
刘强强
优先权 ：
CN202210236867.1
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/80 G06V10/774 G06V10/46 G06K9/62
法律状态
2022-06-10 ：
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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