一种基于卷积神经网络的图像特征提取方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于卷积神经网络的图像特征提取方法及系统，其中方法部分包括：获取待处理图像，其中，待处理图像为彩色图像；对待处理图像进行预处理，得到已预处理图像；从已预处理图像中提取出指定区域作为指定尺寸图像；从指定尺寸图像中提取出颜色特征向量；将颜色特征向量输入卷积神经网络，并将卷积神经网络的输出作为第一特征向量；根据颜色特征向量和第一特征向量，得到图像特征向量。系统部分的模块功能与方法相对应。本发明具有的优点：经过图像预处理，对于输入的图像不需过多的人工预处理；通过核心特征提取，提取图片时间缩短，提取效率提高；克服了提取特征方法对于颜色不敏感的缺陷，提高了提取的准确度。

主权项

一种基于卷积神经网络的图像特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、图像获取步骤：获取待处理图像，其中，待处理图像为彩色图像；步骤二、预处理步骤：对待处理图像进行预处理，得到已预处理图像；步骤三、图像区域提取步骤：从已预处理图像中提取出指定区域作为指定尺寸图像；步骤四、颜色特征提取步骤：从指定尺寸图像中提取出颜色特征向量；步骤五、卷积计算步骤：将颜色特征向量输入卷积神经网络，并将卷积神经网络的输出作为第一特征向量；步骤六、图像特征获取步骤：根据颜色特征向量和第一特征向量，得到图像特征向量。