[发明专利]一种基于Gram矩阵和F范数的图像特征检测方法有效
| 申请号： | 202110096599.3 | 申请日： | 2021-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN112836708B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 张善卿;孟一恒;李黎;陆剑锋;俞俊 | 申请（专利权）人： | 绍兴图信物联科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06K9/62;G06V10/80 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 312300 浙江省绍兴市上虞区曹娥*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Gram矩阵和F范数的图像特征检测方法，属于图像显著性目标检测技术领域。本发明的图像特征检测方法首先去掉VGG‑16网络最后一层的池化层和全联接层，提取图像在多个尺度下丰富的多层次特征张量，并利用Gram矩阵和F范数对多尺度下的图像进行权重判定，求得特征张量在不同尺度不同卷积层的权重，最后利用各尺度下的权重对图像进行加权融合得到最终的特征图像。实验结果表明，该方法有效地融合了多级卷积特性。融合后的特征互补、鲁棒，可用于检测各种场景中的显著物体。本发明的检测模型在复杂场景下效果较好，与前人的方法相比，显著图像边界信息更加明显，高亮区域更加均匀。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gram 矩阵 范数 图像 特征 检测 方法 | ||
【主权项】：
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