[发明专利]影像特征提取方法及其显著物体预测方法在审
| 申请号： | 201810487011.5 | 申请日： | 2018-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN110516681A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 孙民;郑仙资;赵浚宏;刘庭禄 | 申请（专利权）人： | 孙民 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 31323 上海元好知识产权代理有限公司 | 代理人： | 徐雯琼;张妍<国际申请>=<国际公布>= |
| 地址： | 中国台湾新竹*** | 国省代码： | 中国台湾;TW |
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| 摘要： | 本发明公开一种类神经网络的影像特征提取方法及其显著物体预测方法，适用于环景影像，包含下列步骤：将环景影像投影至立方模型以产生包含多个图像且彼此具有链接关系的图像组；以图像组作为类神经网络的输入，其中，当类神经网络的运算层对其中多个图像进行填补运算时，根据连结关系由多个图像中的相邻图像取得须填补的数据，以保留图像边界部分的特征；以及由类神经网络的运算层的运算而产生填补特征图，并由填补特征图中提取影像特征图。 | ||
| 搜索关键词： | 类神经网络 填补 影像特征 特征图 图像组 运算层 图像 运算 链接关系 神经网络 图像边界 相邻图像 影像投影 连结 影像 预测 保留 | ||
【主权项】：
1.一种类神经网络的影像特征提取方法，适用于环景影像，其特征在于，包含下列步骤:/n将所述环景影像投影至立方模型以产生包含多个图像且彼此具有链接关系的图像组；/n以所述图像组作为类神经网络的输入，其中，当所述类神经网络的运算层对其中所述多个图像进行填补运算时，根据连结关系由所述多个图像中的相邻图像取得须填补的数据，以保留图像边界部分的特征；以及/n由所述类神经网络的运算层的运算而产生填补特征图，并由所述填补特征图中提取影像特征图。/n
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