[发明专利]执行材料识别和用于材料识别的训练的方法和设备

说明书

公开执行材料识别和用于材料识别的训练的方法和设备。提供与材料识别和训练有关的方法和设备。一种用于材料识别的训练设备通过从对象图像产生具有纹理属性的纹理图像来产生与材料相关联的训练数据，并使用训练数据训练材料模型。

本申请要求于2016年11月16日提交到韩国知识产权局的第10-2016-0152428号韩国专利申请的权益，所述韩国专利申请的全部公开出于所有目的通过引用包含于此。

技术领域

以下描述涉及执行材料识别和用于材料识别的训练。

背景技术

为对人类输入模式进行分类，正开展对人实际计算机的有效模式识别方法的研究。研究的一个这样的领域是通过数学表达式对人的生物神经元的特性进行建模的人工神经网络。为对输入模式进行分类，人工神经网络采用对人的学习能力进行模拟的算法。通过该算法，人工神经网络产生输入模式与输出模式之间的映射。产生这样的映射的能力被称为人工神经网络的学习能力。基于学习结果，人工神经网络针对尚未用于学习的输入模式产生输出。

发明内容

提供本发明内容以用简化的形式介绍对在下面的具体实施方式中进一步描述的构思的选择。本发明内容不是旨在确定所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不是意图被用作帮助确定所要求保护主题的范围。

在一个总体的方面，提供一种材料识别方法，包括：获取包括对象的输入图像；基于输入图像产生指示对象的纹理的纹理图像；使用材料模型从纹理图像识别材料信息。

产生的步骤可包括：从输入图像提取纹理区域；通过扩大纹理区域产生纹理图像。

提取的步骤可包括：从输入图像确定对象区域；提取对象区域的至少一部分作为纹理区域。

提取对象区域的至少一部分的步骤可包括：提取包括对象区域的中心点的区域作为纹理区域。

提取对象区域的至少一部分的步骤可包括：从对象区域随机提取区域作为纹理区域。

提取纹理区域的步骤可包括：将输入图像分割成图像块；计算图像块之间的相似度；提取包括具有大于或等于阈值的相似度的图像块的区域作为纹理区域。

产生的步骤可包括：扩大从输入图像提取的纹理区域。

产生的步骤可包括：在保持纹理区域的分辨率大于或等于输入图像的分辨率的同时扩大从输入图像提取的纹理区域。

产生的步骤可包括：将从输入图像提取的纹理区域扩大到大于或等于输入图像的尺寸的尺寸。

计算图像块之间的相似度的步骤可包括：图像块产生图像块的强度直方图，并计算图像块的强度直方图之间的相似度。

产生的步骤可包括：在保持纹理属性的同时扩大从输入图像提取的纹理区域。

在另一总体的方面，提供一种用于材料识别的训练方法，所述训练方法包括：从对象图像提取纹理区域；通过扩大纹理区域产生纹理图像；通过将材料信息映射到纹理图像来产生训练数据。

所述训练方法还可包括：基于训练数据训练材料模型，以从纹理图像和对象图像中的一个输出材料信息。

提取的步骤可包括：从对象图像确定对象区域；提取对象区域的至少一部分作为纹理区域。

提取对象区域的至少一部分的步骤可包括：提取包括对象区域的中心点的区域作为纹理区域。

提取对象区域的至少一部分的步骤可包括：从对象区域随机提取区域作为纹理区域。

提取纹理区域的步骤可包括：将对象图像分割成图像块；计算图像块之间的相似度；提取包括具有大于或等于阈值的相似度的图像块的区域作为纹理区域。

产生的步骤可包括：扩大纹理区域。