[发明专利]用于对象匹配的基于第一对象模型的第二对象模型的生成

权利要求书

1.一种由一个或多个设备(1200)进行的方法，所述方法用于支持基于第一对象模型(420)生成第二对象模型(480)，以用于按照对象匹配算法(450)的对象匹配，第一对象模型(420)包含被成像的参考对象(411)的对象特征(421-1…421-N)，其中所述方法包括：

-获得(1101)分别包括包含在第一对象模型(420)中的所述对象特征(421-1…421-N)的不同子特征(421-1…421-N)的子模型(425-1…425-N)，和

-分别提供(1103)子模型(425-1…425-N)的贡献指标(475-1…475-N)，所述贡献指标(475-1…475-N)中的每个贡献指标(475-n)指示子模型(425-n)的子特征(421-n)对不正确匹配的贡献，贡献指标(475-1…475-N)基于按照对象匹配算法(450)的第一对象模型(420)和子模型(425-1…425-N)与至少一个模型优化图像(440)“MOI”的匹配，所述至少一个MOI(440)包含当与第一对象模型(420)匹配时导致至少所述不正确匹配的预先定义的训练特征。

2.按照权利要求1所述的方法，其中所述方法还包括：

-基于第一对象模型(420)的修改来生成(1104)一个或多个子特征(421-1)具有减小的影响的第二对象模型(480)，按照提供的贡献指标(475-1…475-N)，所述一个或多个子特征(421-1)与其他子特征(421-N)相比对不正确匹配的贡献更大，所述减小的影响是相对于所述其他子特征(421-N)的。

3.按照权利要求1-2任意之一所述的方法，其中所述一个或多个子特征(421-1)的所述减小的影响包括第二对象模型(480)中不同样本密度的应用，使得第二对象模型(480)中与所述一个或多个子特征(421-1)对应的对象特征由样本密度比形成第二对象模型(480)中对应于其他子特征(421-N)的对象特征的样本低的样本形成，所述一个或多个子特征(421-1)和所述其他子特征(421-N)相比，对不正确匹配的贡献更大。

4.按照权利要求1-3任意之一所述的方法，其中所述至少一个MOI(440)还包括当与第一对象模型(420)匹配时，导致一个或多个正确匹配的预先定义的训练特征，并且其中每个贡献指标(475-n)指示相对于子模型(425-n)的子特征(421-n)对正确匹配的贡献的子模型(425-n)的子特征(421-n)对不正确匹配的所述贡献。

5.按照权利要求1-4任意之一所述的方法，其中所述方法还包括：

-按每个MOI(440)分别获得至少包含子模型(425-1…425-N)的子模型分数图(465-1…465-N)的分数图(460、465-1…465-N)，每个分数图(460；465-n)基于不同姿态下的对应模型(420；425-n)与MOI(440)的匹配，每个分数图(460；465-n)包含在该分数图(460；465-n)的不同位置(p1…pK)的分数，每个所述位置(p1…pK)与所述姿态中的一个或多个姿态相关联，位置(pk)的分数指示模型(420；425-n)的和该位置(pk)相关联的所述姿态中的所述一个或多个姿态与MOI(440)之间的匹配水平，和

其中贡献指标(475-1…475-N)的所述提供(1103)包括基于所获得的分数图(460、465-1…465-N)计算(1103a)贡献指标(475-1…475-N)。

6.按照权利要求5所述的方法，其中按每个MOI(440)获得的所述分数图(460、465-1…465-N)还包括第一对象模型(420)的第一模型分数图(460)。

7.按照权利要求6所述的方法，其中每个贡献指标(475-n)的计算包括按每个MOI(440)计算第一和，其中第一和的各项分别包括至少来自子模型分数图的与所述不正确匹配对应的位置的分数。