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一种基于局部特征和全局HSV特征组合的目标特征描述方法

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本发明公开了一种基于局部特征和全局HSV特征组合的目标特征描述方法，包括以下步骤：获取目标对象帧，在目标对象帧中选取背景区域、目标区域、并设定用于计算局部像素块似然度的扩展区域；利用超像素聚类方法将目标区域分割成若干局部块，对每一局部块分别提取边缘方向特征和亮度特征并组合成局部特征描述向量；分别计算背景区域和目标区域的HSV空间颜色特征，并组合成全局特征描述向量；利用局部特征描述向量计算目标区域局部块的似然，通过目标区域中每一个位置像素属于对象目标区域的概率计算全局似然；利用局部块似然和全局似然计算目标区域总体似然概率，根据目标区域的总体似然概率判断特征描述的准确度。本发明提高了目标表观描述的准确度。

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公开/公告号CN110599517A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-12-20

原文格式PDF
申请/专利权人广东工业大学;
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申请/专利号CN201910818301.8
发明设计人王臻;王勇;
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申请日2019-08-30
分类号
代理机构广州粤高专利商标代理有限公司;
代理人林丽明
地址 510006 广东省广州市番禺区大学城外环西路100号
入库时间 2024-02-19 17:18:13

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-01-14

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/223 申请日:20190830

实质审查的生效
2019-12-20

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