[发明专利]一种基于尺度不变特征的三维图像分类方法有效
| 申请号： | 201110053750.1 | 申请日： | 2011-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN102081740A | 公开（公告）日： | 2011-06-01 |
| 发明（设计）人： | 田捷;白丽君;王虎;张文生 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 梁爱荣 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于尺度不变特征的三维图像分类方法，该方法包括以下步骤：对经过三维图像预处理后的标记样本图像和无标记样本图像提取尺度不变特征，分别得到样本特征和目标特征；搜索目标特征的正出现，生成正出现集合，所述正出现集合是满足几何相似和外形相似的样本特征的集合；使用核密度估计的算法，计算目标特征的条件概率密度的估计值；依据各目标特征的概率密度估计值，使用贝叶斯分类器计算得到无标记样本图像的似然率，并依据似然率进行分类。在公共数据集上的实验说明，本发明所述方法是一种有效的三维图像分类方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 不变 特征 三维 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于尺度不变特征的三维图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤Sa：对经过三维图像预处理后的标记样本图像和无标记样本图像提取尺度不变特征，分别得到样本特征和目标特征；步骤Sb：搜索目标特征的正出现，生成正出现集合，所述正出现集合是满足几何相似和外形相似的样本特征的集合；步骤Sc：使用核密度估计的算法，计算目标特征的条件概率密度的估计值；步骤Sd：依据各目标特征的概率密度估计值，使用贝叶斯分类器计算得到无标记样本图像的似然率，并依据似然率进行分类。
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