基于融合语义神经网络的图像分类方法

作者：石光明; 冯依好; 张中强; 刘丹华; 高大化; 谢雪梅; 马欣睿; 王晓甜

来源：2019-01-25, 中国, ZL201910072477.3.

本发明公开了一种基于融合语义神经网络的图像分类方法,通过在神经网络中融入语义知识,克服了现有技术中神经网络依赖大量样本训练、网络结构复杂、模型层数多的问题。本发明实现的步骤是：(1)输入待分类的彩色图像；(2)获得训练样本集和测试样本集；(3)构建胶囊网络；(4)获取训练样本集和测试样本集彩色图像的语义分类预测结果；(5)训练胶囊网络；(6)对测试样本集进行分类。本发明具有在少量训练样本上分类准确率更高、网络结构简单的优点,可用于自然图像的分类。

• 单位
  西安电子科技大学