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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202310658451.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/82；該發(fā)明授權(quán)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取優(yōu)化方法和系統(tǒng)是由李曉波設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-06-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取優(yōu)化方法和系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取優(yōu)化方法和系統(tǒng)，其屬于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，該方法包括：獲取多個(gè)圖像數(shù)據(jù)；提取多個(gè)圖像數(shù)據(jù)的特征，將多個(gè)所述特征劃分為錨點(diǎn)特征A、同類(lèi)特征P和差異類(lèi)特征N；根據(jù)錨點(diǎn)特征A、同類(lèi)特征P和差異類(lèi)特征N得到m組輸入值序列A、P、N,m≥2；基于損失函數(shù)模型，計(jì)算每一組輸入值序列A、P、N中的第一組合特征向量AP和第二組合特征向量AN的距離L；將m個(gè)距離分別輸入Softmax函數(shù)模型中得到與每一個(gè)距離L對(duì)應(yīng)的概率分布值y，將概率分布值y輸入交叉熵函數(shù)模型中得到相似程度K。本申請(qǐng)具有提升特征分類(lèi)準(zhǔn)確度的效果。

本發(fā)明授權(quán)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取優(yōu)化方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取優(yōu)化方法，其特征在于，包括： 獲取多個(gè)圖像數(shù)據(jù)； 提取多個(gè)圖像數(shù)據(jù)的特征，將多個(gè)所述特征劃分為錨點(diǎn)特征A、同類(lèi)特征P和差異類(lèi)特征N；根據(jù)錨點(diǎn)特征A、同類(lèi)特征P和差異類(lèi)特征N得到m組輸入值序列A、P、N,m≥2； 基于損失函數(shù)模型，計(jì)算每一組輸入值序列A、P、N中的第一組合特征向量AP和第二組合特征向量AN的距離L； 將m個(gè)距離分別輸入Softmax函數(shù)模型中得到與每一個(gè)距離L對(duì)應(yīng)的概率分布值y，將概率分布值y輸入交叉熵函數(shù)模型中得到相似程度K；所述交叉熵函數(shù)模型的計(jì)算公式為： 其中，y為概率分布值，即預(yù)測(cè)結(jié)果，為樣本真值； 根據(jù)相似程度k來(lái)修改模型提取圖像特征時(shí)的參數(shù)；或在模型提取出特征后，依據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果與樣本真值之間的誤差自動(dòng)減去誤差值。

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