[發(fā)明專(zhuān)利]用于輪廓識(shí)別的高精度識(shí)別方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201810272517.4 | 申請(qǐng)日: | 2018-03-29 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN110321762A | 公開(kāi)(公告)日: | 2019-10-11 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 袁士林 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 袁士林 |
| 主分類(lèi)號(hào): | G06K9/00 | 分類(lèi)號(hào): | G06K9/00;G06K9/48;G06K9/52;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 暫無(wú)信息 | 代理人: | 暫無(wú)信息 |
| 地址: | 610000 四川省*** | 國(guó)省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 變換域 空間域 輪廓識(shí)別 梯度算子 域變換 小波邊緣檢測(cè) 多尺度分解 邊緣檢測(cè) 模式識(shí)別 雙重檢測(cè) 圖像識(shí)別 算子 容錯(cuò)性 高斯 黑箱 向量 小波 樣本 零部件 圖像 分解 檢測(cè) | ||
1.用于輪廓識(shí)別的高精度識(shí)別方法,其特征在于,包括以下步驟:
分解域變換,將圖像利用小波進(jìn)行多尺度分解域變換;
在空間域梯度算子進(jìn)行邊緣檢測(cè);
在變換域利用小波邊緣檢測(cè);
提取空間域和變換域的特征;
利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別,在識(shí)別以前,先選取至少100個(gè)的樣本進(jìn)行訓(xùn)練,獲得變換向量,再對(duì)現(xiàn)場(chǎng)輪廓進(jìn)行識(shí)別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于輪廓識(shí)別的高精度識(shí)別方法,其特征在于,所述梯度算子采用高斯拉普拉斯算子。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于輪廓識(shí)別的高精度識(shí)別方法,其特征在于,所述小波邊緣檢測(cè)結(jié)果采用鏈表進(jìn)行記錄。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于輪廓識(shí)別的高精度識(shí)別方法,其特征在于,所述特征提取采用統(tǒng)計(jì)特征或變換矩陣。
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G06K 數(shù)據(jù)識(shí)別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
G06K9-00 用于閱讀或識(shí)別印刷或書(shū)寫(xiě)字符或者用于識(shí)別圖形,例如,指紋的方法或裝置
G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測(cè)或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個(gè)筆畫(huà)組成的,而且每個(gè)筆畫(huà)表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無(wú)須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
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