一种智能图形检索方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200710178822.9
IPC分类号：G06F17/30;G06N3/02
申请日期：
2007-12-05
申请人：
覃征

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种智能图形检索方法
申请号	CN200710178822.9	申请日期	2007-12-05
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2008-06-11	公开/公告号	CN101196905
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0;;;G;0;6;N;3;/;0;2查看分类表>
申请人	覃征	申请人地址	北京市海淀区清华大学软件学院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	覃征	当前权利人	覃征
发明人	覃征;陈俊英;贾骥;王卫红;韩毅;曹玉辉
代理机构	北京中海智圣知识产权代理有限公司	代理人	曾永珠;王冬华

摘要

本发明公开了一种智能图形检索方法，其特征在于先用傅立叶变化的方法提取图形的特征生成特征集，然后以特征集的一部分为训练集训练RBF神经网络分类模型，用分类模型给定的分类结果给图形索引，检索系统的客户端提取检索图形的特征，用训练好的分类模型给定一个类别，然后计算检索图形与其同类别的特征集中每个图形的相似距离；将相似距离排序，根据系统制定的个数返回图形，再用相关反馈的方法进一步修正RBF神经网络分类模型。本发明改进了搜索过程的智能化，用改进的减聚类算法有效地确定了RBF神经网络分类模型，大大提高了检索精度，加快了检索速度，使得检索性能大大提高。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
1	CN102340676B	2010-07-16	2010-07-16	一种3D视频格式自动识别的方法及装置失效专利	深圳TCL新技术有限公司;TCL集团股份有限公司
2	CN102456128B	2010-10-27	2010-10-27	未控制环境下的立体视觉骰点辨识系统及方法失效专利	徐继圣
3	CN102428467A	2010-03-17	2010-03-17	用于分类的基于相似度的特征集补充无效专利	谷歌公司
4	CN102456128A	2010-10-27	2010-10-27	未控制环境下的立体视觉骰点辨识系统及方法失效专利	徐继圣
5	CN104794139A	2014-01-22	2014-01-22	信息检索方法、装置及系统有效专利	腾讯科技(北京)有限公司
6	CN102546228A	2011-06-16	2011-06-16	一种电信用户细分方法无效专利	广州市龙泰信息技术有限公司
7	CN102591987B	2012-01-13	2012-01-13	基于密母算法的图形检索方法失效专利	西安电子科技大学
8	CN102999615B	2012-11-29	2012-11-29	基于径向基函数神经网络的多样化图像标注和检索方法有效专利	合肥工业大学
9	CN102999615A	2012-11-29	2012-11-29	基于径向基函数神经网络的多样化图像标注和检索方法有效专利	合肥工业大学
10	CN102591987A	2012-01-13	2012-01-13	基于密母算法的图形检索方法失效专利	西安电子科技大学
11	CN102340676A	2010-07-16	2010-07-16	一种3D视频格式自动识别的方法及装置失效专利	深圳TCL新技术有限公司;TCL集团股份有限公司

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