专利详情

专利名称	基于视觉词典全局拓扑表达的图像分类方法
申请号	CN201310081556.3	专利类型	发明专利
公开（公告）号	CN103177264A	公开（授权）日	2013.06.26
申请（专利权）人	中国科学院自动化研究所	发明（设计）人	黄凯奇;谭铁牛;王冲
主分类号	G06K9/62(2006.01)I	IPC主分类号	G06K9/62(2006.01)I
专利有效期	基于视觉词典全局拓扑表达的图像分类方法至基于视觉词典全局拓扑表达的图像分类方法	法律状态	实质审查的生效
说明书摘要	本发明公开了一种基于视觉词典全局拓扑表达的图像分类方法，包括训练和识别两个过程，具体包括步骤：对已经标好类别的目标图像进行特征提取，对提取的特征在视觉词典上进行全局拓扑编码，对编码结果进行训练并建模；对未知类别的图像进行特征提取，对提取的特征在视觉词典上进行全局拓扑编码，将编码结果输入到训练得到的模型，获得目标图像的类别。由于全局拓扑表达对于图像的流形表达具有不变性，因此本发明采用基于视觉词典的全局拓扑表达提高图像识别的精度，并且该技术对于动态图像的理解具有重要的意义。本发明通过学习视觉词典的全局拓扑表达，可以准确的识别图像的类别，这一技术可广泛应用于安全检验，网络搜索和数字娱乐等领域。