一種目標(biāo)識別方法及裝置

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201610789930.9 申請日 -
公開（公告）號 CN106372666B 公開（公告）日 2019-07-19
申請公布號 CN106372666B 申請公布日 2019-07-19
分類號 G06K9/62 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 史方;樊強(qiáng);王標(biāo);鄒佳運 申請（專利權(quán)）人 同觀科技（深圳）有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京弘權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 同觀科技（深圳）有限公司
地址 518057 廣東省深圳市南山區(qū)高新區(qū)南環(huán)路29號留學(xué)生創(chuàng)業(yè)大廈22樓04號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明是關(guān)于一種目標(biāo)識別方法及裝置，通過從訓(xùn)練樣本集中建立分割模型；使用分割模型，提取每個分割部件的特征向量及特征矩陣；對特征矩陣進(jìn)行降維訓(xùn)練，得到分割部件的降維矩陣；使用降維矩陣將特征矩陣降維；利用降維后的特征矩陣得到每個分割部件的SVM分類檢測器；使用SVM分類檢測器檢測檢測圖像，得到目標(biāo)識別結(jié)果。該目標(biāo)識別方法，結(jié)合人類認(rèn)知學(xué)，將對新事物的識別從多樣化的整體解析到相對單一的局部部件識別，然后利用概率公式將局部的識別結(jié)果結(jié)合起來反推出事物整體的識別結(jié)果，能夠有效克服機(jī)器學(xué)習(xí)需要大樣本庫和多訓(xùn)練的限制，使得在相對單一的較小樣本庫中也能取得較好的多樣化識別效果，提高目標(biāo)識別的實用性和效率。