基于深度网络和稀疏Fisher矢量的图像分类方法与流程技术资料下载

技术编号:18622462

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。

本发明属于计算机视觉技术领域,涉及一种图像分类方法,具体涉及一种基于深度网络和稀疏Fisher矢量的图像分类方法,可用于对医疗,交通等图像进行分类。背景技术随着互联网技术的进步,图像作为人的感官中最重要的表达方式之一,每天都产生着大量的数据。如何让用户精确地找到需要的图像成为了互联网公司和科研机构的研究重点。而对于计算机视觉来说,图像分类任务一直是研究的热点问题。研究图像分类,能解决人们在生活中或者工作中的诸多现实问题。比如淘宝购物的物品分类,医院的癌变细胞的检测等。目前,常用的图像分类方法两大...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。

详细技术文档下载地址↓↓

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。
该分类下的技术专家--如需求助专家,请联系客服
  • 李老师:1.计算力学 2.无损检测
  • 毕老师:机构动力学与控制
  • 袁老师:1.计算机视觉 2.无线网络及物联网
  • 王老师:1.计算机网络安全 2.计算机仿真技术
  • 王老师:1.网络安全;物联网安全 、大数据安全 2.安全态势感知、舆情分析和控制 3.区块链及应用
  • 孙老师:1.机机器人技术 2.机器视觉 3.网络控制系统
  • 葛老师:1.机器人技术 2.计算机辅助技术
  • 张老师:1.内燃机燃烧及能效管理技术 2.计算机数据采集与智能算法 3.助航设备开发