发明公开
- 专利标题: 基于卷积深度神经网络的AD量表手绘交叉五边形分类方法
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申请号: CN202010390856.X申请日: 2020-05-11
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公开(公告)号: CN111652287A公开(公告)日: 2020-09-11
- 发明人: 杨知方 , 余维华 , 王兵凯 , 何伟 , 葛学人 , 孔航 , 张文博 , 李文沅 , 余娟 , 吕洋
- 申请人: 重庆大学 , 重庆医科大学
- 申请人地址: 重庆市沙坪坝区沙正街174号
- 专利权人: 重庆大学,重庆医科大学
- 当前专利权人: 重庆大学,重庆医科大学
- 当前专利权人地址: 重庆市沙坪坝区沙正街174号
- 代理机构: 重庆缙云专利代理事务所
- 代理商 王翔
- 主分类号: G06K9/62
- IPC分类号: G06K9/62 ; G06K9/38 ; G06K9/46 ; G06T5/00 ; G06T7/10 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明公开了基于卷积深度神经网络的AD量表手绘交叉五边形分类方法,步骤为:1)获取若干带有手绘交叉五边形的图像,并进行预处理;2)对预处理后的图像进行增强,并打上评估标签;以增强后的图像和评估标签建立训练数据集;3)建立卷积深度神经网络;4)将训练数据集输入到卷积深度神经网络中,利用随机梯度下降算法对卷积深度神经网络进行训练,得到手绘交叉五边形评估模型;5)将待分类图像输入到手绘交叉五边形评估模型中,获取待分类图像的评估标签,完成手绘交叉五边形的评估。本发明提出一种基于卷积深度神经网络的AD量表手绘交叉五边形分类方法,有效提高了卷积深度神经网络评分的准确率。