[发明专利]一种基于边缘和Fisher准则的学习方法有效
| 申请号： | 201911240022.4 | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN110889459B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 刘峡壁;贡晓朋;段鑫 | 申请（专利权）人： | 北京深境智能科技有限公司;广东申义实业投资有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/08;G06T7/194 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 王民盛 |
| 地址： | 100044 北京市西城区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于边缘和Fisher准则的学习方法，属于神经网络学习技术领域。本方法对同一物体的不同角度拍摄，采集N张图片；对得到的N张图片通过深度网络进行编码，获取N张图片的特征图；再对特征图进行解码，得到双通道掩码图；两个通道上的每个点分别代表采集的N张图片对应位置上前景和背景的概率；再用真实前景平均概率与真实背景平均概率的距离作为类间距离；用方差作为度量真实前景区域和真实背景区域的类内距离。对前景边缘邻近区域和背景边缘邻近区域加入不同的权重，达到理想的分割边缘效果。所述学习方法使得图像理想分割边缘及学习模型更加稳定，实现了完全自动且高效、高可靠的物体抠取及准确、快速而高精度的分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 边缘 fisher 准则 学习方法 | ||
【主权项】：
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