基于Gist特征提取与概念机递归神经网络的图像分类方法

专利类型：发明专利 

语 言：中文 

申 请 号：CN201710481975.4 

申 请 日：20170622 

发 明 人：李秀敏刘阳阳薛方正 

申 请 人：重庆大学 

申请人地址：400030重庆市沙坪坝区正街174号 

公 开 日：20170922 

公 开 号：CN107194437A 

代 理 人：吴彬 

代理机构：重庆信航知识产权代理有限公司50218 

摘　　要：本发明公开了一种基于Gist特征提取与概念机递归神经网络的图像分类方法，包括步骤：1)提取图像的Gist特征；2)搭建概念机递归神经网络；3)将步骤1)产生的特征作为训练样本集输入概念机递归神经网络；4)根据此类图像的训练样本集激发储备池的内部状态；5)根据储备池内部状态计算此类图像的概念机矩阵并存储；6)将步骤1)产生的特征作为测试样本集输入概念机递归神经网络激发储备池内部状态，根据步骤5)计算的概念机矩阵和储备池状态计算识别此类图像。本发明可以较好地处理图像分类问题，而且通过步骤1)、3)、4)和5)计算图像的概念机矩阵可以让概念机递归神经网络增量式的学习识别新的图像。??全部 

主 权 项： 

关 键 词： 

法律状态：公开 

IPC专利分类号：G06K9/62(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I