基于DCL和Cascade的图像精细识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202010444726.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111612076A | 公开（公告）日 | 2020-09-01 |
| 申请公布号 | CN111612076A | 申请公布日 | 2020-09-01 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李旻;沈华飞 | 申请（专利权）人 | 南京南大智慧城市规划设计股份有限公司 |
| 代理机构 | 南京创略知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 南京南大智慧城市规划设计股份有限公司 |
| 地址 | 210000江苏省南京市高新区研创园团结路99号孵鹰大厦A座11层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于DCL和Cascade的图像精细识别方法，遵照DCL（Destruction and Construction Learning）理念对原始图像输入按块进行打乱，进而破坏原始图像中的结构信息，然后再通过Cascade（级联）级联分类器训练神经网络识别被破坏”局部区域顺序的图像，强迫神经网络抓住重点视觉区域，通过级联弱分类器及强分类器提高图像识别精细度和识别效率，细至纹理信息，方法独特，增强了神经网络对具有区分度局部细节的特征学习能力，高于人脸识别能力，在物联网和人工智能精细识别领域，具有良好的应用前景。 |
