[发明专利]一种基于PCA的加速随机森林训练的视网膜分层方法在审

专利信息
申请号: 202110116328.X 申请日: 2021-01-28
公开(公告)号: CN112784855A 公开(公告)日: 2021-05-11
发明(设计)人: 陈勇;王陆权;曾亚光;韩定安;熊红莲;郭学东;许祥丛;黄铭斌;覃楚渝;刘明迪 申请(专利权)人: 佛山科学技术学院
主分类号: G06K9/46 分类号: G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 代理人: 李斌
地址: 528231 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明提供了一种基于PCA的加速随机森林训练的视网膜分层方法,包括如下步骤:采集多张人眼视网膜图像;构建随机森林模型;提取多张人眼视网膜图像的第一图像特征;使用PCA算法对第一图像特征进行降维处理以获取第二图像特征;利用第二图像特征训练随机森林模型;利用训练好的随机森林模型对人眼视网膜图像进行边界追踪以完成人眼视网膜的分层。本发明减少了低权重的信息,提高了维度间的独立性,提高了随机森林模型对于视网膜图像的分层效率。
搜索关键词: 一种 基于 pca 加速 随机 森林 训练 视网膜 分层 方法
【主权项】:
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