[发明专利]构建分类模型的方法及装置有效
| 申请号： | 201610780544.3 | 申请日： | 2016-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN106372663B | 公开（公告）日： | 2019-09-10 |
| 发明（设计）人： | 龙飞;陈志军;杨松 | 申请（专利权）人： | 北京小米移动软件有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京尚伦律师事务所 11477 | 代理人： | 代治国 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开是关于构建分类模型的方法及装置。该方法包括：获取第一图像类别和第二图像类别分别对应的样本图像，获取样本图像分别对应的梯度图；根据样本图像分别对应的梯度图确定样本图像各自对应的特征，根据样本图像各自对应的特征以及所述样本图像分别所属的类别构建样本图像集，对样本图像集进行训练，得到分类模型，分类模型用于确定待分类图像所对应的图像类别。上述技术方案，通过样本图像对应的梯度图确定样本图像的特征，进而构建分类模型，可以准确检测出图像的类别。 | ||
| 搜索关键词： | 构建 分类 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种构建分类模型的方法，其特征在于，包括：获取第一图像类别和第二图像类别分别对应的样本图像；获取所述样本图像分别对应的梯度图；根据所述样本图像分别对应的梯度图确定所述样本图像各自对应的特征；根据所述样本图像各自对应的特征以及所述样本图像分别所属的类别构建样本图像集，对所述样本图像集进行训练，得到分类模型，所述分类模型用于确定待分类图像所对应的图像类别；其中，所述根据所述样本图像分别对应的梯度图确定所述样本图像各自对应的特征，包括：确定所述样本图像中每个像素的梯度，所述梯度包括水平梯度、竖直梯度和/或对角线梯度；其中，根据所述像素与相邻像素之间的差值确定所述像素的梯度；根据所述样本图像中每个像素的梯度构建所述样本图像的梯度图；对所述样本图像的梯度图求解马可夫转移概率矩阵，获得所述样本图像对应的特征。
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