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申请/专利权人：福建江夏学院
申请日：2024-01-04
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118015333A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06V30/14;G06V30/19
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.05.10#公开
摘要：本发明公开了一种用于古钱币的细粒度图像分类方法及装置，涉及古钱币分类技术领域。首先对钱币图像进行预处理，得到无额外文字干扰、图像尺寸、灰度值相同且带有完整性标签的预处理数据；在训练过程中减少信息缺失的钱币图像的权重，从而不至于完全丢失信息，同时又能减少磨损带来的干扰；融合钱币的正反面特征信息作为钱币最终特征，最后对钱币进行细粒度的分类，选用top‑k方法计算相似度，将其分类到多个小类别上。本发明提供的一种用于古钱币的细粒度图像分类方法及装置，充分利用了钱币的正反面信息，减轻了受损图片的影响，提高了模型在细粒度分类上的准确度。
主权项：1.一种用于古钱币的细粒度图像分类方法，其特征在于，包括：数据预处理过程：对钱币图像进行预处理，对于只有正面或者只有反面的钱币图像，利用与平均灰度值相同的灰度图片替代缺失的部分，根据图像信息的完整性设置标签，得到无额外文字干扰、图像尺寸、灰度值相同且带有完整性标签的预处理数据；分类模型训练过程：构建深度学习分类模型，包括两个嵌入层、标签判别器以及特征融合单元，两个嵌入层用于分别对正面和反面钱币图像进行特征学习，标签判别器用于根据完整性标签选择权重，特征融合单元用于将钱币的正面特征信息和反面特征信息按指定权重进行融合；利用预处理数据训练模型至损失最小化，得到钱币特征库；细粒度分类过程：将预处理后的待分类钱币的正反面作为两张图像输入到模型中，得到融合了正反面特征的结果作为钱币最终特征；将钱币最终特征与钱币特征库中的特征进行相似度匹配，将前k个相似度得分最高的类别作为最终分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建江夏学院 一种用于古钱币的细粒度图像分类方法及装置
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