[发明专利]基于子模优化的物体识别方法

权利要求书

1.一种基于子模优化的物体识别方法，其特征在于，包括：

在每幅图像上运用参数约束最小割CPMC图像分割算法来用非监督的方法获得一系列的底层图像片段假设；

基于这些生成的底层图像片段构建一个图G；

通过迭代选择S中的元素并加入到A中来找到S中最具有判别性的子集A；

通过叠加所选择的图像片段来为前景物体抽取物体蒙版M；

运用一个线性分类器对物体进行分类识别；

其中所述方法采用：

用N_A来表示将要开放设施的个数，在约束K的条件下，设施选址问题的组合设定被归结为：

$\underset{A}{max}H\left(A\right)=\underset{i\∈V}{\mathrm{\Σ}}\underset{j\∈A}{max}{w}_{ij}-\underset{j\∈A}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\φ}}_j,s.t.A\⊆S\⊆V,N_A\≤K---\left(1\right)$

其中，w_ij表示一组元素v_i和一组潜在的中心顶点v_j之间的关系，其中：v_i被视为客户，v_j被视为设施，同时开放一个新的设施的花费被固定为φ_j，顶点v∈V代表图像片段假设。