公开(公告)号：CN108764262B

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN201810556686.0

申请日：2018-05-31

Applicant: 苏州大学

Inventor： 杨剑宇 ,  黄瑶 ,  邓宇阳 ,  朱晨

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种共生图像模式挖掘方法，包括如下步骤：（1）利用SIFT算法提取图像中的视觉基元；（2）利用语境感知聚类将视觉基元聚类成语境相似组；（3）利用空间聚类将语境相似组分成对象组；（4）合并匹配模式，圈定对象组；（5）对每个对象组进行SVD‑SIFT检测；（6）在双层过滤规则下筛选出有意义的共生模式；（7）限定框精修。本发明能快速，准确的发现图片中的共生视觉模式，以便于后续的视觉任务。

公开(公告)号：CN108830313A

公开(公告)日：2018-11-16

申请号：CN201810556701.1

申请日：2018-05-31

Applicant: 苏州大学

Inventor： 杨剑宇 ,  黄瑶 ,  邓宇阳 ,  朱晨

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种共生模式图像挖掘方法，包括如下步骤：（1）利用SIFT算法提取图像中的视觉基元；（2）利用语境感知聚类将视觉基元聚类成语境相似组；（3）利用空间聚类将语境相似组分成对象组；（4）合并匹配模式，圈定对象组；（5）对每个对象组进行共生频率检测,在共生频率检测规则下筛出有意义的共生模式。本发明能快速，准确的发现图片中的共生视觉模式，以便于后续的视觉任务。

公开(公告)号：CN108830313B

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN201810556701.1

申请日：2018-05-31

Applicant: 苏州大学

Inventor： 杨剑宇 ,  黄瑶 ,  邓宇阳 ,  朱晨

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种共生模式图像挖掘方法，包括如下步骤：（1）利用SIFT算法提取图像中的视觉基元；（2）利用语境感知聚类将视觉基元聚类成语境相似组；（3）利用空间聚类将语境相似组分成对象组；（4）合并匹配模式，圈定对象组；（5）对每个对象组进行共生频率检测,在共生频率检测规则下筛出有意义的共生模式。本发明能快速，准确的发现图片中的共生视觉模式，以便于后续的视觉任务。

公开(公告)号：CN108764262A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810556686.0

申请日：2018-05-31

Applicant: 苏州大学

Inventor： 杨剑宇 ,  黄瑶 ,  邓宇阳 ,  朱晨

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/4671 ,  G06K9/6223

Abstract: 本发明公开了一种共生图像模式挖掘方法，包括如下步骤：（1）利用SIFT算法提取图像中的视觉基元；（2）利用语境感知聚类将视觉基元聚类成语境相似组；（3）利用空间聚类将语境相似组分成对象组；（4）合并匹配模式，圈定对象组；（5）对每个对象组进行SVD‑SIFT检测；（6）在双层过滤规则下筛选出有意义的共生模式；（7）限定框精修。本发明能快速，准确的发现图片中的共生视觉模式，以便于后续的视觉任务。