一种基于变阶分数多层卷积神经网络的用户图像识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202011189054.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112200139A | 公开（公告）日 | 2021-01-08 |
| 申请公布号 | CN112200139A | 申请公布日 | 2021-01-08 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 江有归;周军;陈春云;贾莉芳;江璐;姜可平;刘东升 | 申请（专利权）人 | 杭州泰一指尚科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州君度专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 浙江富润数链科技有限公司;杭州泰一指尚科技有限公司 |
| 地址 | 310051 浙江省杭州市滨江区西兴街道阡陌路482号A座16层1601室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于变阶分数多层卷积神经网络的用户图像识别方法，收集用户图像，对收集的用户图像到进行预处理，得到训练数据集，采用预处理后的训练数据集对变阶分数多层卷积神经网络模型进行训练，采用训练好的变阶分数多层卷积神经网络模型对待识别用户图像进行识别。本发明利用分数阶微分方程的思想进一步减少CNN中参数个数，提高性能的同时降低算法复杂度，实现了对不同用户画像的有效的图像识别和分类，不仅提高了用户画像识别准确率、效率，还提高了用户满意度。 |
