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基于背景先验显著性的花卉图像分类方法

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前景分析

成果名称：	基于背景先验显著性的花卉图像分类方法	关键字：	花卉 , 训练 , 像素 , 图像 , 分割 , 分类 , 网络 , 显著 , 显著性 , 聚类	应用行业：	林业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	北京市	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN201810854878.X	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	北京信息科技大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	专利许可	交易价格(万)：	3.00	所属十强产业：

本发明提供一种基于背景先验显著性的花卉图像分类方法，该方法通过背景先验显著性的方法确定花卉区域，将花卉分割方法和基于迁移学习的深度神经网络分类方法结合，将训练迁移的InceptionV3网络用于花卉图像，利用训练好的网络模型对花卉图像进行分类。在国际公开花卉识别数据集Oxford flower‑102上的实验表明：该模型比改进的Alex网络分类准确率高7.63％，且比未进行分割的花卉图像进行网络训练的模型准确率高2.85％，分类准确率达到了93.38％。