[发明专利]基于统计学习模型的图像隐含信息挖掘方法及装置在审
| 申请号： | 201910978242.0 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110738256A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 罗浩源;展华益;王欣;杨兰;张吉 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/10 |
| 代理公司： | 51124 成都虹桥专利事务所(普通合伙) | 代理人： | 郝迎宾 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于统计学习模型的图像隐含信息挖掘方法及装置，属于图像信号处理领域。为解决现有图像检测和识别技术中对于一些包含隐藏信息的图片无法进行合理的推断挖掘的问题，本发明可包括：通过预处理获取符合要求的待处理图像；将所述待处理图像通过常规的图像检测和识别模型进行检测和识别，得到图像检测和识别所能检测到的直观结果；将所述检测到的直观结果通过训练完备的统计学习模型进行推断，推断出图像中的隐含信息，所述训练完备的统计学习模型是根据已有的大规模样本生成的。本发明合理利用了统计学习方法，实现了灵活合理的对常规图像检测识别结果进行隐含信息进行挖掘和补充，提升了图像信息的使用率和识别结果的丰富度。 | ||
| 搜索关键词： | 统计学习模型 图像检测 隐含 推断 检测 待处理图像 直观 预处理 图像 图像信号处理 常规图像 统计学习 图像信息 信息挖掘 样本生成 隐藏信息 挖掘 常规的 使用率 灵活 补充 图片 | ||
【主权项】：
1.基于统计学习模型的图像隐含信息挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1、通过预处理获取符合要求的待处理图像；/n步骤2、将所述待处理图像通过常规的图像检测和识别模型进行检测和识别，得到图像检测和识别所能检测到的直观结果；/n步骤3、将所述检测到的直观结果通过训练完备的统计学习模型进行推断，推断出图像中的隐含信息，所述训练完备的统计学习模型是根据已有的大规模样本生成的。/n
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