[发明专利]基于支持向量机排序的有丝分裂定位和识别的方法有效
| 申请号： | 201710271326.1 | 申请日： | 2017-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN107194319B | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 苏育挺;程会云;刘安安 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于支持向量机排序的有丝分裂定位和识别的方法，包括：对候选子序列的每一帧图像分别提取HOG、SIFT以及Gist三种视觉特征向量，将提取的视觉特征向量串联作为候选子序列的视觉特征；对视觉特征利用SVM‑rank方法，将学习到的排序函数的参数向量作为对象帧特征向量；将整合后的具有时序性的特征向量作为图像序列每一帧特征，该特征表征了对象帧所包含的时序信息；在排序的特征向量上训练线性SVM分类器来预测每一帧的阶段标签，获取每个阶段的起始帧位置、以及帧数目；若某序列包含完整的四个阶段，并且满足四个阶段间的顺序信息，那么该序列包含了一个分裂事件。本方法提高了识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 支持 向量 排序 有丝分裂 定位 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于支持向量机排序的有丝分裂定位和识别的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对候选子序列的每一帧图像分别提取HOG、SIFT以及Gist三种视觉特征向量，将提取的视觉特征向量串联作为候选子序列的视觉特征；对视觉特征利用SVM‑rank方法，将学习到的排序函数的参数向量作为对象帧特征向量；将整合后的具有时序性的特征向量作为图像序列每一帧特征，该特征表征了对象帧所包含的时序信息；在排序的特征向量上训练线性SVM分类器来预测每一帧的阶段标签，获取每个阶段的起始帧位置、以及帧数目；若某序列包含完整的四个阶段，并且满足四个阶段间的顺序信息，那么该序列包含了一个分裂事件。
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