一种基于自编码的物体识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610055128.7
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2016-01-27
申请人：
中国石油大学（华东）

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于自编码的物体识别方法
申请号	CN201610055128.7	申请日期	2016-01-27
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2016-06-29	公开/公告号	CN105718959A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	中国石油大学（华东）	申请人地址	山东省青岛市黄岛区长江西路66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	中国石油大学（华东）	当前权利人	中国石油大学（华东）
发明人	刘伟锋;马腾洲
代理机构	青岛致嘉知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	刘晓

摘要

本发明涉及一种基于自编码的物体识别方法，首先为训练过程，即对自编码器和分类器进行训练，在对自编码器的训练过程中加入了Large‑Margin正则化项；然后为识别过程，将待识别的物体图像数据，转化为相应格式，输入到已训练好的自编码器和分类器中，进行分类识别。本发明在训练自编码器的过程中加入了Large‑Margin的有监督正则化，使得其映射空间中同类样本点相聚集，异类之间相远离，使得不同类别之间的特征区分的更加明显，从而在特征数据输入到分类器中之后提高其分类识别效果。

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！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供