[发明专利]一种基于生物视觉分层模型的不变特征提取方法有效
| 申请号： | 201410134727.9 | 申请日： | 2014-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN103927540B | 公开（公告）日： | 2019-01-29 |
| 发明（设计）人： | 许毅平;田岩;文灏;徐倩 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 梁鹏 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于生物视觉分层模型的不变特征提取方法，包括：步骤1、对待测量样本进行处理，得到待测量样本的特征优胜图像金字塔；步骤2、选择训练样本集，得到各训练样本的特征优胜图像金字塔，并进一步构建训练样本特征向量集；步骤3，对上述训练样本特征向量集进行过完备训练，构建过完备字典；步骤4，提取待测量样本的特征向量，用过完备字典对待测量样本的特征向量进行稀疏表达，得到特征稀疏表示层；步骤5，对步骤4中的特征稀疏表示层进行位置竞争处理和尺度竞争处理，得到最终特征向量。本发明采用多尺度金子塔，有利于目标多尺度特征的提取；采用分层处理模式，符合生物视觉信息加工的生理模型，有利于提取视觉不变特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生物 视觉 分层 模型 不变 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于生物视觉分层模型的不变特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、对待测量样本进行处理，依次获得待测量样本的图像层、简单特征层和特征局部竞争层，得到待测量样本的特征优胜图像金字塔；步骤2、选择训练样本集，根据步骤1中的方法对训练样本集中的各训练样本处理得到各训练样本的特征优胜图像金字塔，并进一步构建训练样本特征向量集；步骤3、对上述训练样本特征向量集进行过完备训练，构建过完备字典；步骤4、从步骤1中的待测量样本的特征优胜图像金字塔中提取待测量样本的特征向量，利用过完备字典对待测量样本的特征向量进行稀疏表达，得到特征稀疏表示层；步骤5、对步骤4中的特征稀疏表示层进行位置竞争处理和尺度竞争处理，得到最终特征向量。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华中科技大学，未经华中科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201410134727.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
