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摘 要:本发明公开了一种基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法,按照以下步骤进行:步骤1,在局部Markov假设的基础上,将条件随机测度的学习问题转化为随机聚类学习问题;步骤2,运用无穷Dirichlet过程混合模型描述概率密度,将聚类数量表述为随机态;步骤3,利用Gibbs采样方法,对分层概率形式的密度结构进行迭代学习;步骤4,基于Dirichlet过程混合模型的坍塌Gibbs采样算法DPMM,运用样本集进行了模型训练学习,采用固定阈值对手部图像指节进行识别。本发明细化了手部生物结构的描述,检测结果稳定可靠,计算效率高。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810372306.8 | 专利名称: | 基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法 |
申请日: | 2018-04-24 | 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 过程 C IC R L LED芯片 合模搜索 |
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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |