发明专利已授权

基于FCN与低秩稀疏分解的感兴趣区域检测方法

📄 申请号：CN201710963435.X 📄 发布日：2025/08/26

著录项目信息

申请日

2017-10-13

申请人

天津工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_32

IPC 分类号

G06K9_32 , G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

低秩稀疏分解图像识别深度学习计算机视觉检测方法低秩稀疏分解

应用场景

视频监控, 目标检测, 图像分割, 自动驾驶, 医学影像分析

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摘要

本发明公开了一种基于全卷积神经网络与低秩稀疏分解的感兴趣区域检测方法，包括：1)对原图像进行超像素聚类，并提取每个超像素的颜色、纹理和边缘特征，据此构成特征矩阵；2)在MSRA数据库中，基于梯度下降法学习得到特征变换矩阵；3)在MSRA数据库中，利用全卷积神经网络学习得到高层语义先验知识；4)利用特征变换矩阵和高层语义先验知识矩阵对特征矩阵进行变换；5)利用鲁棒主成分分析算法对变换后的矩阵进行低秩稀疏分解，并根据分解得到的稀疏噪声计算显著图。本发明作为图像预处理过程，可以被广泛的应用到视觉跟踪、图像分类、图像分割和目标重定位等视觉工作领域。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220503

✅ 授权

20180525

?? 实质审查的生效：

20180501

📄 公开

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