基于计算机视觉和机器学习的智能图像识别方法技术

本发明专利技术公开了基于计算机视觉和机器学习的智能图像识别方法，包括以下步骤：步骤一：数据采集与标注；步骤二：数据扩充；步骤三：特征提取模型训练：步骤四：特征降维模型训练，将特征提取后的数据输入到特征降维模型中进行特征降维模型的训练；步骤五：分类器训练，将降维后的数据输入到分类器中进行分类器的训练；步骤六：智能图像识别。本发明专利技术属于工智能模型训练方法，具体是指基于计算机视觉和机器学习的智能图像识别方法，作为一种前沿的技术解决方案，具有广阔的应用前景和巨大的市场潜力，从产品侧角度来看，该技术能够在多个领域发挥重要作用，推动相关产业的创新和升级。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于工智能模型训练方法，具体是指基于计算机视觉和机器学习的智能图像识别方法。

技术介绍

1、在当今信息化时代，图像识别技术已经成为人工智能领域的重要分支。随着技术的不断进步，图像识别的准确性和效率显著提升，但同时也面临着新的挑战和需求。

2、首先，图像识别技术的核心在于如何从海量的图像数据中提取有效信息，并将其转化为机器可理解的特征。传统的图像处理方法依赖于手工设计的特征提取算法，如边缘检测、角点检测等，这些方法在特定场景下可能表现良好，但在复杂多变的实际应用中，其性能受限于算法的通用性和鲁棒性。其次，深度学习技术的兴起为图像识别带来了革命性的变化；通过构建深层神经网络，模型能够自动学习图像的层次化特征表示，极大地提高了识别的准确性；然而，深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，而数据的采集和标注过程不仅耗时耗力，而且成本高昂。此外，当面对新的应用场景或类别时，模型往往需要重新训练，这在实际应用中存在较大的局限性。再者，图像识别系统在实际运行中需要处理大量的图像数据，这对计算资源提出了很高的要求，尤其是在移动设备和边缘计算场景下，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于计算机视觉和机器学习的智能图像识别方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉和机器学习的智能图像识别方法，其特征在于：所述步骤一中采集的数据来源于公开图像数据库、实地拍摄和数字化存档、采集的图像数据格式采用JPEG格式储，所述步骤一种采集到的数据采用人工标注的方式进行标注。

3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉和机器学习的智能图像识别方法，其特征在于：所述步骤二中基于视觉特征相似性的生成对抗网络算法的训练流程如下：

4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉和机器学习的智能图像识别方法，其特征在于：所述步骤三中涡动优化神经网络算...

【技术特征摘要】

1.基于计算机视觉和机器学习的智能图像识别方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉和机器学习的智能图像识别方法，其特征在于：所述步骤一中采集的数据来源于公开图像数据库、实地拍摄和数字化存档、采集的图像数据格式采用jpeg格式储，所述步骤一种采集到的数据采用人工标注的方式进行标注。

3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉和机器学习的智能图像识别方法，其特征在于：所述步骤二中基于视觉特征相似性的生成对抗网络算法的训练流...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪长琼，黄佑棣，
申请(专利权)人：厦门软云网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：