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公开(公告)号：CN109325529B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201811036370.5
申请日：2018-09-06
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种草图识别方法，该方法包括以下步骤：S1.获取待处理图片；S2.对收集到的图片进行具有语义信息的部件分割，得到草图的部件图；S3.利用深度学习网络模型通过对部件图的识别,得出部件的标签；S4.将部件的语义信息同部件所属对象的语义信息相关联；S5.输出经过语义树得到的部件所属对象的标签。以及草图识别方法在商品检索中的应用，其特征在于，包括以下步骤：1)获取图片信息，2)检索系统利用所述草图识别方法，根据图片获得用户想要寻找的物品的标签，3)根据识别的标签，为用户推荐相应的商品。本发明提高了对完整草图识别的正确率，并且可以节约用户挑选商品的时间，增强用户体验。
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公开(公告)号：CN109325529A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811036370.5
申请日：2018-09-06
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种草图识别方法，该方法包括以下步骤：S1.获取待处理图片；S2.对收集到的图片进行具有语义信息的部件分割，得到草图的部件图；S3.利用深度学习网络模型通过对部件图的识别,得出部件的标签；S4.将部件的语义信息同部件所属对象的语义信息相关联；S5.输出经过语义树得到的部件所属对象的标签。以及草图识别方法在商品检索中的应用，其特征在于，包括以下步骤：1)获取图片信息，2)检索系统利用所述草图识别方法，根据图片获得用户想要寻找的物品的标签，3)根据识别的标签，为用户推荐相应的商品。本发明提高了对完整草图识别的正确率，并且可以节约用户挑选商品的时间，增强用户体验。
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