[發明專利]目標對象的分類方法以及裝置

在審

• 申請號: 202211726319.3
• 申請日: 2022-12-30
• 公開（公告）號: CN116229145A
• 公開（公告）日: 2023-06-06
• 發明（設計）人: 陳賀昌;于博;周泓任;叢樂樂;叢憲玲
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/80;G06V10/77;G06V10/82;G06V10/778;G06V10/75
• 代理公司: 北京恒博知識產權代理有限公司 11528
• 代理人: 王海洋

本申請公開了一種目標對象的分類方法，屬于計算機技術領域。通過本申請實施例提供的技術方案，獲取目標對象的第一拉曼圖像、第二拉曼圖像以及統計概率矩陣，該統計概率矩陣用于表示該目標對象處于多種候選狀態的可能性，該統計概率矩陣是基于該目標對象的歷史生理數據確定的，該歷史生理數據包括該目標對象曾經處于的預設狀態。對該第一拉曼圖像和該第二拉曼圖像進行多尺度特征提取，得到多尺度拉曼特征?；谠摱喑叨壤卣鬟M行分類，得到該目標對象的第一分類結果?；谠摰谝环诸惤Y果和該統計概率矩陣，確定目標對象的第二分類結果，也即是該目標對象處于的目標狀態。結合圖像和統計概率矩陣對目標對象進行分類，分類的準確性較高。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別涉及一種目標對象的分類方法以及裝置。

背景技術

隨著計算機技術的發展，人工智能技術蓬勃發展，圖像識別技術作為人工智能技術的一個分支，其應用范圍越來越廣泛，例如圖像識別技術可以應用在人臉識別場景，采用圖像識別技術對包含人臉的圖像進行識別，可以得到與人臉對應的身份信息；或者應用在醫學場景，采用圖像識別技術對醫學影像進行識別，發現一些人眼不易分辨的病變現象，也即是發現對象的狀態，從而輔助醫生確定治療方案。

相關技術中，在醫學場景中，僅采用圖像識別技術對醫學影像進行識別的準確性不高，導致確定出的對象的狀態的可靠性不高。

發明內容

本申請實施例提供了一種目標對象的分類方法以及裝置，可以提高確定出的對象的狀態的可靠性，技術方案如下。

一方面，提供了一種目標對象的分類方法，所述方法包括：

獲取目標對象的第一拉曼圖像、第二拉曼圖像和統計概率矩陣，所述統計概率矩陣用于反映所述目標對象處于多種候選狀態的可能性，所述統計概率矩陣是基于所述目標對象的歷史生理數據確定的，所述歷史生理數據用于記錄所述目標對象曾經處于的預設狀態，所述第一拉曼圖像和所述第二拉曼圖像具有不同的分辨率；

對所述第一拉曼圖像和所述第二拉曼圖像進行多尺度特征提取，得到多尺度拉曼特征；

基于所述多尺度拉曼特征進行分類，得到所述目標對象的第一分類結果；

基于所述第一分類結果和所述統計概率矩陣，確定所述目標對象的第二分類結果，所述第二分類結果為所述目標對象處于的目標狀態，所述目標狀態屬于所述多種候選狀態。

在一種可能的實施方式中，所述獲取目標對象的第一拉曼圖像、第二拉曼圖像和統計概率矩陣包括：

獲取所述目標對象的拉曼數據，所述拉曼數據包括多個時間點對應的拉曼信號值；對所述拉曼數據進行升維，得到所述第一拉曼圖像和所述第二拉曼圖像；

獲取所述目標對象的歷史生理數據；基于所述歷史生理數據，確定所述目標對象曾經處于的預設狀態；確定所述預設狀態對應的所述統計概率矩陣。

在一種可能的實施方式中，所述對所述拉曼數據進行升維，得到所述第一拉曼圖像和所述第二拉曼圖像包括：

采用第一采樣率和第二采樣率對所述拉曼數據進行降采樣，得到所述第一采樣率對應的第一降采樣拉曼數據和所述第二采樣率對應的第二降采樣拉曼數據，所述第一采樣率和所述第二采樣率不同；

將所述第一降采樣拉曼數據和所述第二降采樣拉曼數據轉化到極坐標系，得到所述第一降采樣拉曼數據和所述第二降采樣拉曼數據中每個數據點在極坐標系下的半徑和角度；

基于所述第一降采樣拉曼數據和所述第二降采樣拉曼數據中每個數據點在極坐標系下的半徑和角度，確定所述第一降采樣拉曼數據和所述第二降采樣拉曼數據中每兩個數據點之間的相關性；

基于所述第一降采樣拉曼數據和所述第二降采樣拉曼數據中每兩個數據點之間的相關性，生成所述第一拉曼圖像和所述第二拉曼圖像。