[发明专利]基于多实例子空间学习的图像中局部反射对称轴提取方法有效
| 申请号： | 201710075890.6 | 申请日： | 2017-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN107103322B | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 沈为;江远;白翔;张之江 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人： | 何文欣 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多实例子空间学习的图像中局部反射对称轴提取方法，该方法包括下述步骤：步骤一，获取自然图像的局部图像多实例特征包；步骤二，构建分部随机投影树；步骤三，判决分析：将待提取对称轴的自然图像的多实例特征包与训练数据集中的多实例特征包用子空间分类器分析，得到分析结果。本发明的特征提取过程简单易行，并且提取结果召回率、准确率较高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 实例 空间 学习 图像 局部 反射 对称轴 提取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多实例子空间学习的图像中局部反射对称轴提取方法，其特征在于，该方法包括下述步骤：步骤一，获取自然图像的局部图像多实例特征包：对待提取对称轴的自然图像中的各像素，都先依据图像的亮度、颜色、纹理信息，在不同尺度、不同角度下，分别提取其局部图像的轮廓强度特征和自相似性特征，得到该像素的多实例特征簇；随后将这些实例的特征打包并赋予特征包以标签；步骤二，构建分部随机投影树：利用得到的多实例特征包，构建分部随机投影树，完成对数据的划分，以便于训练；步骤三，判决分析：将待提取对称轴的自然图像的多实例特征包与训练数据集中的多实例特征包用子空间分类器分析，得到分析结果。
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