[发明专利]一种图像局部特征对整体特征贡献度的评估方法及系统有效

专利信息
申请号: 201910364881.8 申请日: 2019-04-30
公开(公告)号: CN111652239B 公开(公告)日: 2023-06-20
发明(设计)人: 薛圆圆 申请(专利权)人: 上海铼锶信息技术有限公司
主分类号: G06V10/46 分类号: G06V10/46;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/0464
代理公司: 杭州钤韬知识产权代理事务所(普通合伙) 33329 代理人: 罗国新;唐灵
地址: 201615 上海市松江区*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明涉及机器学习技术领域,公开了一种图像局部特征对整体特征贡献度的评估方法,所述方法包括:构建一具有整体特征的第一图像样本集,并构建不具有一局部特征的第二图像样本集;分别获取所述第一图像样本集对应的第一特征向量组,以及所述第二图像样本集对应的第二特征向量组;计算所述第一特征向量组和第二特征向量组的相关性;分别获取对应的第一聚类中心和第二聚中心,并计算所述第一聚类中心和第二聚中心之间的余弦距离;获取所述局部特征对整体特征贡献度。相应的,本发明还公开了一种图像局部特征对整体特征贡献度的评估系统。本发明通过综合评价局部特征对整体特征贡献度,可以定量地衡量局部特征的重要性。
搜索关键词: 一种 图像 局部 特征 整体 贡献 评估 方法 系统
【主权项】:
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