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摘 要:本发明公开了一种基于深度学习的人体轮廓提取方法,具体按照以下步骤实施:步骤1,提取原始图像的Gabor纹理特征;步骤2,提取原始图像的Canny边缘特征;步骤3,搭建适用于人体轮廓提取的卷积神经网络架构;步骤4,将原始图像、步骤1提取的Gabor纹理特征图、步骤2.提取的Canny边缘特征图共同传入步骤3构建好的卷积神经网络进行训练,生成CNN人物模型;步骤5,对训练好的CNN人物模型的结构进行测试,得到人体轮廓图像;步骤6,通过步骤5的测试过程记录人体轮廓图像的重叠率与耗时,对人体轮廓图像进行评估。本发明方法达到了较高的准确率、提高了检测率,还缩短了测试时间。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810582283.3 | 专利名称: | 一种基于深度学习的人体轮廓提取方法 |
申请日: | 2018-06-07 | 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 深度学习 人体搜索 |
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 |