[发明专利]基于高维PCANet的鲁棒图像识别方法有效
| 申请号： | 202010147000.X | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111488905B | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 李小薪;徐晨雅;胡海根;周乾伟;郝鹏翼 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于高维PCANet的鲁棒图像识别方法，包括鲁棒特征提取和基于卡方距离的最近邻分类，鲁棒特征提取过程将特征图的平坦式卷积和立体式卷积结合起来，立体式卷积充分考虑通道之间的相关性，平坦式卷积能够对输入图像的每一个通道进行充分的主方向分解，所得到的模式图相较于原始PCANet具有更为丰富的特征，能够有效提升PCANet的鲁棒性；分类过程包括：步骤1，在高维柱状图特征空间中，基于卡方距离获取待识别图像到各训练图像的距离度量；步骤2，获取具有最小距离度量的训练样本所对应的类标，作为待识别图像的类标。本发明能够有效的处理待识别图像中的遮挡、光照变化、分辨率差异等变化，有效地提升了有偏移图像的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pcanet 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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