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一种基于卷积神经网络的图像失真类型分类方法

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本发明提供一种基于卷积神经网络的图像失真类型分类方法，其可以快速进行分类，且自动实施，无需人工判断，判断结果更为准确。其包括步骤：S1：得到待分类失真图像；S2：搭建基于卷积神经网络的图像失真类型分类模型；模型包括依次连接的输送层、第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块，最后连接连续的三个全连接层；每一个卷积块后面跟着一个池化层；第一卷积块包括卷积核为11×11的卷积层，第二卷积块包括卷积核为5×5的卷积层，第三个卷积块包括卷积核为3×3的卷积层；三个全连接层中最后一个全连接层设置与失真类型对应的输出单元；S3：训练分类模型，得到训练好的分类模型；S4:将待分类失真图像输入到训练好的分类模型，进行图像分类。

著录项

公开/公告号CN110956201A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-04-03

原文格式PDF
申请/专利权人江南大学;
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申请/专利号CN201911079537.0
发明设计人桑庆兵;朱玲莹;孙俊;吴小俊;
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申请日2019-11-07
分类号
代理机构无锡盛阳专利商标事务所(普通合伙);
代理人顾吉云
地址 214000 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号
入库时间 2023-12-17 07:13:07

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-05-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20191107

实质审查的生效
2020-04-03

公开

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