-
公开(公告)号：CN107239777B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201710336657.9
申请日：2017-05-13
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角图模型的餐具检测和识别方法，利用多视角图模型的学习框架将餐具检测和识别结合成统一的框架，首先利用多视角图模型检测图像中的餐具，然后利用多视角特征融合学习新特征进行餐具的识别。采用多视角图模型进行图像的餐具检测，利用超像素点在多个视角下的特征构建图模型，然后再学习每个超像素点是餐具所在位置的置信度，从而更准确的检测出餐具。采用多视角融合算法进行特征融合，构建更强区分性的特征，有利于提高识别率。在多视角图模型构建中，利用指数型权值参数，避免出现多视角的权值系数为零，使得各个视角特征能够相互补充。
-
公开(公告)号：CN107239777A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710336657.9
申请日：2017-05-13
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G06K9/3241 , G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角图模型的餐具检测和识别方法，利用多视角图模型的学习框架将餐具检测和识别结合成统一的框架，首先利用多视角图模型检测图像中的餐具，然后利用多视角特征融合学习新特征进行餐具的识别。采用多视角图模型进行图像的餐具检测，利用超像素点在多个视角下的特征构建图模型，然后再学习每个超像素点是餐具所在位置的置信度，从而更准确的检测出餐具。采用多视角融合算法进行特征融合，构建更强区分性的特征，有利于提高识别率。在多视角图模型构建中，利用指数型权值参数，避免出现多视角的权值系数为零，使得各个视角特征能够相互补充。
-
Search Results
2
records
(took 0.013 seconds)
