咨询电话:13280638997
传真:0533-3110363
邮箱:kefu@shizifang.com
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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710963435.X | 专利名称: | 基于FCN与低秩稀疏分解的感兴趣区域检测方法 |
申请日: | 2017-10-13 | 申请/专利权人 | 天津工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 天津市西青区宾水西道399号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/32搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 24000.0元 | |
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) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
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 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
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 |