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一种基于SURF算法的老年人护理需求识别方法

摘要

本发明公开了一种基于SURF算法的老年人护理需求识别方法。该方法如下:获取老年人的面部表情图像,并生成训练集、测试集;利用SURF特征提取算法对训练集进行特征提取,确定表情类型;采用词袋模型,结合K‑means聚类算法对训练集的所有图像中提取出的特征向量进行聚类,将每一个聚类中心作为视觉词,再将所有聚类中心所对应的视觉词集合形成码本;将同一幅图像的SURF特征向量映射到码本生成Bow向量;将训练集所有特征向量聚类生成的视觉词序列构成的码本放入SVM支持向量机中进行训练;提取测试集中测试图像的SURF特征并映射为Bow向量作为测试数据,使用SVM算法得到分类结果。本发明提升了老年人护理需求识别的实时性和准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN114387634A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京理工大学;

    申请/专利号CN202011120999.5

  • 发明设计人 唐自强;白月;陈洞明;孙瑜;

    申请日2020-10-20

  • 分类号G06V40/16;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/46;G06K9/62;

  • 代理机构南京理工大学专利中心;

  • 代理人薛云燕

  • 地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

  • 入库时间 2023-06-19 15:02:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-22

    公开

    发明专利申请公布

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