[发明专利]一种基于在线学习的局部可形变目标检测方法及其系统无效
| 申请号： | 201310180015.6 | 申请日： | 2013-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN103258216A | 公开（公告）日： | 2013-08-21 |
| 发明（设计）人： | 王亮;黄永祯;唐微 | 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 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 宋焰琴 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于在线学习的局部可形变目标检测方法及其系统。该方法包括：步骤1、利用训练集中的样本图像对局部可形变目标检测模型进行训练，得到初步训练后的局部可形变目标检测模型；步骤2、利用所述局部可形变目标检测模型对待测图像进行目标检测，并利用GUI标注在线学习方法对已有的局部可形变目标检测模型进行更新优化。本发明的上述方法将整个耗时的训练过程分布在每次目标检测之中，同时模型可以实时更新，局部可形变检测模型鲁棒性会进一步得到提升，且对内存需求量不大。根据本发明的上述方法，在大数据背景下，可以快速有效地处理用于目标检测的数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 在线 学习 局部 形变 目标 检测 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
一种基于在线学习的局部可形变目标检测方法，其包括： 步骤1、利用训练集中的样本图像对局部可形变目标检测模型进行训练，得到初步训练后的局部可形变目标检测模型； 步骤2、利用所述局部可形变目标检测模型对待测图像进行目标检测，并利用GUI标注在线学习方法对已有的局部可形变目标检测模型进行更新优化。
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