[发明专利]一种基于学习的图像配准自动检验方法有效
申请号: | 200610103258.X | 申请日: | 2006-07-20 |
公开(公告)号: | CN101110103A | 公开(公告)日: | 2008-01-23 |
发明(设计)人: | 李晓明;胡占义 | 申请(专利权)人: | 中国科学院自动化研究所 |
主分类号: | G06K9/66 | 分类号: | G06K9/66;G06K9/52 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 | 代理人: | 周国城 |
地址: | 100080北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明属于计算机视觉和模式识别,公开一种基于机器学习的图像配准自动检验方法;该方法主要包括以下几个部分:采用相位相关图作为样本数据;利用相位相关图构造特征数据;通过分类器对特征数据进行分类,根据分类结果进行配准检验。本发明中采用有监督的机器学习方法设计分类器,并用该分类器来自动检验图像的配准结果。对400组不同图像在不同干扰下进行了配准实验,结果显示,正确检验率为100%。100%的正确率说明了这种基于分类器的图像配准检验方法是非常鲁棒的。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 学习 图像 自动 检验 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于机器学习的图像配准自动检验方法,其特征在于:图像配准自动检验步骤如下:采用相位相关图作为样本数据;利用相位相关图构造特征数据;设计分类器对特征数据进行分类,根据分类结果进行配准检验。
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