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摘 要:本发明提供一种基于子模优化的物体识别方法,包括:在每幅图像上运用CPMC图像分割算法来用非监督的方法获得一系列的底层图像片段假设;基于这些生成的底层图像片段构建一个图;通过迭代选择中的元素并加入到中来找到中最具有判别性的子集;物体蒙版是通过叠加所选择的图像片段来为前景物体抽取的;运用一个线性分类器对物体进行分类识别。本发明提供的基于子模优化的物体识别方法,通过利用子模函数的性质考虑多个片段,该方法基于最近所提出的并且在图像分割方面展示了强大优势的CPMC算法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201410270916.9 | 专利名称: | 基于子模优化的物体识别方法 |
申请日: | 2014-06-17 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |