• 专利基本信息
  • 发明 2019104647390 基于卷积-堆叠降噪编码网络的半监督学习图像识别方法 2022

    已下证 办公软件系统 手写汉字识别.文稿出版.文本文字处理.文化传媒.文档处理.数字化档案 1人

    G06V30/32 G06V30/19 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06T3/40

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    • 12-05

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    • 专利摘要

    本发明请求保护一种基于卷积‑堆叠降噪编码网络的半监督学习图像识别方法,结合有监督训练的卷积神经网络和无监督学习的堆叠降噪自动编码机提出一种半监督学习网络,以在样本量不足的情况下提取更具表达性的高维特征,训练出更好的网络参数。利用卷积神经网络对样本数据进行有监督训练,提取图像特征同时避免空间特征的破坏。再把训练得到的特征向量输入到堆叠降噪自动编码机进行无监督学习,实现进一步特征学习,降低小样本带来的训练困难,后基于多层人工神经网络进行分类实现。将模型用于HLC2000手写汉字数据集中的复杂字、中等字、简单字、相似字进行脱机手写汉字识别,实验结果表明该模型的平均识别率能达到97%以上,并且结果较为稳定。

    • 专利生命周期
    专利申请:2019-05-30
    授权缴费截止日:2025-06-30
    专利授权日:2022-05-03 00:00:00.0
    最近更新时间:2024-12-24