一种连续图像序列中隐含信息深度学习方法
基本信息
| 申请号 | CN201810838463.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109271843A | 公开（公告）日 | 2019-01-25 |
| 申请公布号 | CN109271843A | 申请公布日 | 2019-01-25 |
| 分类号 | G06K9/00 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘贵全;范寅 | 申请（专利权）人 | 苏州女娲机器人有限公司 |
| 代理机构 | 南京乐羽知行专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 缪友建 |
| 地址 | 215000 江苏省苏州市苏州工业园区星湖街328号创意产业园6-901-88单元 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种连续图像序列中隐含信息深度学习方法，包括以下步骤：⑴对杂乱无章的连续图像进行归集，将所需图像归集为待处理的图像集合；⑵通过引入层次认知模型及预设算法对图像集合进行筛选；⑶利用范畴理论的建立“模型+分析”的深度学习理论框架；⑷输出连续图像的序列分析结论。本发明围绕图像序列中隐含信息深度的表示、不变性、拓扑结构、高维特征等核心科学问题，提出“模型+分析”的深度学习理论新框架。 |
