[发明专利]特征提取方法及装置有效
| 申请号： | 201510827753.4 | 申请日： | 2015-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN105654092B | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 龙飞;陈志军;张涛 | 申请（专利权）人： | 小米科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 张所明 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开揭示了一种特征提取方法及装置，属于图像处理技术领域。所述特征提取方法包括：将图像划分为若干个块，每个块包括若干个单元格；对每个单元格进行稀疏信号分解，得到每个单元格各自对应的稀疏向量；根据稀疏向量提取图像的方向梯度直方图HOG特征。通过对稀疏信号分解后的图像提取HOG特征；解决了在HOG特征提取过程中是针对图像的空间域直接计算得到，导致在模式识别中的检测率和准确度较低的问题；达到了在频率域提取图像的HOG特征，提高了在模式识别中的检测率和准确度的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：将图像划分为若干个块，每个所述块包括若干个单元格；对每个所述单元格进行稀疏信号分解，得到每个所述单元格各自对应的稀疏向量；根据稀疏信号分解后得到的所述稀疏向量提取所述图像的方向梯度直方图HOG特征，所述根据稀疏信号分解后得到的所述稀疏向量提取所述图像的方向梯度直方图HOG特征，包括：根据所述稀疏向量计算每个所述单元格的梯度大小和梯度方向，得到每个所述单元格的描述子；统计每个所述块内的各个所述描述子，得到每个所述块的HOG特征；统计所述图像中各个所述块的HOG特征，得到所述图像的HOG特征，所述根据所述稀疏向量计算每个所述单元格的梯度大小和梯度方向，得到每个所述单元格的描述子，包括：利用梯度算子计算经过稀疏信号分解后的每个单元格中的每个像素的横向梯度和纵向梯度。
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