一种基于深度学习的跨媒体中草药植物图像搜索方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201611206559.5
IPC分类号：G06F17/30;G06K9/62
申请日期：
2016-12-23
申请人：
浙江大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的跨媒体中草药植物图像搜索方法
申请号	CN201611206559.5	申请日期	2016-12-23
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-05-31	公开/公告号	CN106777185A
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;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	浙江大学	申请人地址	浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	张引;胡直峰
代理机构	杭州求是专利事务所有限公司	代理人	郑海峰

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的跨媒体中草药植物图像检索方法。步骤如下：1)通过OCR，文本结构化处理，从《植物分类学》等书籍中抽取植物分类描述文字2)使用中文分词工具，对所有植物分类描述文字进行包括分词和去停用词在内的预处理；3)用word2vec算法根据描述文本生成词向量；4)使用FisherVector将描述文本进行编码；5)利用卷积神经网络在图片集上进行训练，使网络结构收敛到最优状态；6)提取卷积神经网络的倒数第二层全连接层输出作为图片特征向量；7)融合文本特征与图片特征；8)使用线性核SVM分类器进行模型训练；9)用户检索时可输入图像、描述植物文本，之后利用4)、6)、7)、8)步得到最终的图片检索结果。

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！

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