[发明专利]一种基于概率模型的多视角目标检索方法

权利要求书

1.一种基于概率模型的多视角目标检索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)采集各物体的多视角彩色视图，提取掩膜后得到各物体的初始视图集，将所有物体的总视图集定义为多视角模型库；

(2)在多视角模型库中，提取各物体的初始视图集的任意视觉特征，得到初始特征向量集，将所有物体的初始特征向量集合并得到总初始特征向量集，定义为多视角特征库；

(3)从多视角模型库中随机选择一物体作为查询目标，再选取任一物体作为比较目标，检索任务为从多视角模型库中找到与查询目标相似的物体；

(4)理论分析得到基于生成式概率模型的函数，通过样本训练得到模型参数，进而计算查询目标和比较目标的匹配概率；

(5)选取多视角模型库中的下一个比较模型，重复上述步骤(2)至步骤(4)，直至遍历模型库中的所有模型；

(6)将查询目标与多视角模型库中所有模型的匹配概率降序排列，得到最终的检索结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于概率模型的多视角目标检索方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：

采用K-means函数对查询目标和比较目标的初始特征向量集和分别聚类，将各聚类中心作为查询目标和比较目标的代表性视图的特征向量集，只使用特征向量集进行后续的匹配概率计算。