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申请/专利权人：南京大学
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-04-26
公开（公告）号：CN117934979A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/80;G06N3/0455
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要：本发明公开了一种基于分形编解码器的目标识别方法，属于目标识别技术领域。该方法包括如下步骤：获取待处理图像，进行预处理；将预处理后的所述待处理图像输入至训练完成的多个编码器中，其中所述多个编码器至少有一个分形编码器以获取图像特征的分形特性；并对应设置分形解码器；使用识别网络对图像进行分类识别。这一方法获取的特征分形特性能够在能够提高目标识别的准确度，并且分形特性能够在后续的追踪中起到节省计算成本、提升动作识别效率的效果。
主权项：1.一种基于分形编解码器的目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图像，进行预处理；将预处理后的所述待处理图像输入至训练完成的一个或多个编码器中，其中所述一个或多个编码器包括至少一个分形编码器，所述分形编码器用于根据分形原理对输入的特征进行切分、分形编码和融合，以获得隐特征；所述分形编码器的输入是一种或多种类型的图像特征，所述多种类型的图像特征包括但不仅限于图像的原始像素特征、纹理特征、轮廓特征、色彩特征、光学特征、SAR特征中的一种或多种，当所述分形编码器的输入为多种类型的图像特征时，先对多种图像特征进行融合后再作为分形编码器的输入；利用一个或多个解码器针对所述一个或多个编码器所获得的隐特征进行解码，其中，所述一个或多个解码器中包含至少一个分形解码器，所述分形解码器对分形编码器处理的隐特征进行解码重构；其中，一种解码方法是使用分形解码器获得的局部具有分形特性的特征对和位置对，根据局部重构计算损失函数；另一种解码方法是利用分形解码器获得的局部具有分形特性的特征对和位置对直接与训练集中提取到的局部具有分形特性的特征对和位置对相比较；使用识别网络对图像进行分类识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于分形编解码器的目标识别方法
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