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基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法

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本发明公开了一种基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法，按照以下步骤进行：步骤1，在局部Markov假设的基础上，将条件随机测度的学习问题转化为随机聚类学习问题；步骤2，运用无穷Dirichlet过程混合模型描述概率密度，将聚类数量表述为随机态；步骤3，利用Gibbs采样方法，对分层概率形式的密度结构进行迭代学习；步骤4，基于Dirichlet过程混合模型的坍塌Gibbs采样算法DPMM，运用样本集进行了模型训练学习，采用固定阈值对手部图像指节进行识别。本发明细化了手部生物结构的描述，检测结果稳定可靠，计算效率高。

著录项

公开/公告号CN108805012B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-10-25

原文格式PDF
申请/专利权人西安理工大学;
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申请/专利号CN201810372306.8
发明设计人杨世强;弓逯琦;柳培蕾;李小莉;杨江涛;李德信;
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申请日2018-04-24
分类号
代理机构西安弘理专利事务所;
代理人张倩
地址 710048 陕西省西安市金花南路5号
入库时间 2022-08-23 10:42:25

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-10-25

授权

授权
2018-12-07

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20180424

实质审查的生效
2018-12-07

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20180424

实质审查的生效
2018-11-13

公开

公开
2018-11-13

公开

公开
2018-11-13

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