技术总结
本发明公开了一种卷积神经网络特征即CNN特征的处理方法和处理装置，用于对将原始图像输入具有N层卷积和降采样的卷积神经网络所获得的M个特征图进行处理，其中M、N均为整数并且M≥1、N≥1。所述处理方法包括：恢复各所述M个特征图在所述原始图像上的空间信息；计算各所述M个特征图在所述原始图像上的分布；提取与所述原始图像中的各元素对应的M维向量；针对所述原始图像中的关注区域，将该关注区域内的所有元素的M维向量相加，以得到与所述关注区域对应的M维向量。本发明能够基于CNN特征得到本身的区分力较强、又具有明确的空间含义的新局部特征，将该新局部特征应用于目标识别与检测，能够大大提高识别和检测精度。
技术研发人员：黄郁驰
受保护的技术使用者：日本电气株式会社
文档号码：201510144847
技术研发日：2015.03.30
技术公布日：2016.11.23