[发明专利]物体表面高光特征检测与材质分类的方法及系统在审
| 申请号： | 201910006551.1 | 申请日： | 2019-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN109829480A | 公开（公告）日： | 2019-05-31 |
| 发明（设计）人： | 林靖宇;李明心;张敬峰 | 申请（专利权）人： | 广西大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市红荔专利代理有限公司 44214 | 代理人： | 李彦孚;何承鑫 |
| 地址： | 530004 广西壮族*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提供一种物体表面高光特征检测与材质分类的方法及系统，本发明利用HIGHLIGHT光照模型定义并提取物体表面的高光特征h(ρ)；通过STFFT‑N‑L*算法建立高光特征h(ρ)的特征描述符D(k,ρ)；利用基于投票决策的聚类算法求解n个高光特征描述符{Di|i＝1,2,...,n}对应的类别标签{Li|i＝1,2,...,n}。本发明提供的系统包括采集模块，高光特征检测模块，补偿模块，分类模块。本发明提供的方法能够抑制物体表面的纹理特征，而突出物体表面的材质的特点，最终生成一个一维向量作为特征描述符，十分简洁；最终的材质分类效果十分准确，可达100％。并且可协调光源和相机的作用，防止出现过曝，同时对高光特征进行补充，进一步提升了高光特征检测与材质分类的速度和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 高光 物体表面 特征描述符 特征检测 分类 特征检测模块 补偿模块 采集模块 分类模块 分类效果 光照模型 聚类算法 类别标签 突出物体 纹理特征 一维向量 准确度 求解 算法 光源 相机 投票 补充 决策 协调 | ||
【主权项】：
1.物体表面高光特征检测与材质分类的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1)、利用HIGHLIGHT光照模型定义并提取物体表面的高光特征h(ρ)；S2)、通过STFFT‑N‑L*算法建立高光特征h(ρ)的特征描述符D(k,ρ)；S3)、利用基于投票决策的聚类算法求解n个高光特征描述符{Di|i＝1,2,...,n}对应的类别标签{Li|i＝1,2,...,n}。
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