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一种复杂背景下的对象识别方法及使用的计算机技术

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本发明属于图形图像识别技术领域，公开了一种复杂背景下的对象识别方法及使用的计算机技术，利用基于非负矩阵分解的神经网络学习算法的独特功能；通过流形学习思想实现对具有不同特征的图形、图像信息数据的分解和特征提取来发现模式识别的方法、规律性及初始数据的特征。本发明通过对每个数据集10次测验然后计算平均值显示，对Caltech101数据集，正确率约85.2％正负2.5％误差，对于LFW数据集，测试达到86.5％正负1.75％准确率，如下两组结果是两个数据集测试结果展示；将同类数据逐行显示在图中，从图中可以看到相同的对象都被聚集在一起，只有极少对象分类没有成功。

著录项

公开/公告号CN108256569A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-07-06

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN201810030261.6
发明设计人杨尚明;
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申请日2018-01-12
分类号
代理机构北京众合诚成知识产权代理有限公司;
代理人夏艳
地址 610054 四川省成都市高新西区西源大道2006号
入库时间 2023-06-19 05:48:18

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-07-31

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20180112

实质审查的生效
2018-07-06

公开

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