基于深度学习的融媒体资源库缩略图识别原图的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110208085.2
IPC分类号：G06F16/583;G06F16/51;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-02-24
申请人：
西安博达软件股份有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于深度学习的融媒体资源库缩略图识别原图的方法
申请号	CN202110208085.2	申请日期	2021-02-24
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-18	公开/公告号	CN112818161A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/583	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;5;8;3;;;G;0;6;F;1;6;/;5;1;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西安博达软件股份有限公司	申请人地址	陕西省西安市高新区锦业路125号第201幢13层01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	西安博达软件股份有限公司	当前权利人	西安博达软件股份有限公司
发明人	李传咏;陈宁;李贤
代理机构	北京科家知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	王营超

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的融媒体资源库缩略图识别原图的方法，包括S1、将预处理后的图像数据输入到输入层；S2、使用卷积层提取高维特征,经过卷积把背景等无关因素淡化，并使用ReLU为激活函数；S3、通过最大池化层缩小矩阵尺寸，减少参数，来加速计算同时防止过拟和；S4、将全连接转卷积，将全连接层中变成三个卷积层；S5、批量读取图片库中的图片,从指定目录批量读取图片数据到内存中；S6、批量预处理，将每张图片缩放成固定大小的图片；S10、特征抽取，并与特征库中的所有图片特征做相似度计算，取相似度最大的特征的图片P，即为原图。本发明降低识别事对图片大小，颜色，是否变形等因素的依赖性，提升了识别效率和准确性。

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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该专利没有被任何外部专利所引用！

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