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Patent Applicant : 浙江师范大学

First Author : 熊继平

Disigner of the Invention : 熊继平，叶童，王妃

Affilication of Author(s) : 数理与信息工程学院

Type of Patent : 发明专利

Description of the Invention : 本发明公开了一种基于卷积多特征和深度随机森林的场景识别方法，将稀疏编码的空间金字塔匹配方法和费舍尔向量运用于卷积神经网络中进行特征提取，并将提取的特征运用于深度随机森林的场景识别方法，以提高场景识别精度。该方法包括：利用卷积神经网络对训练图像进行训练，对卷积神经网络中最后一个卷积层的输出进行费舍尔向量编码，对卷积神经网络的输出进行解卷积并运用稀疏编码的空间金字塔匹配方法统计其在不同分辨率下的图像特征点分布从而构成多尺度的空间局部特征，之后使用深度随机森林进行分类，从而提高场景识别的准确度。

Application Date : 2017-12-08

Application Number : 201711335270.8

Publication Date : 2018-06-01

Service Invention or Not : no