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公开(公告)号：CN103345631A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310218938.6
申请日：2013-06-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/4647
Abstract: 本申请公开了一种图像特征提取、训练、检测方法及模块、装置，首先获得原始图像的原始梯度图像，并对原始梯度图像进行第一次扫描，得到每个第一扫描区域对应的N维度向量，然后将N维度向量的分量分别映射到不同方向图像中，形成N个方向图像，其次得到方向图像特征，并组合方向图像特征形成原始梯度图像对应的附加梯度方向直方图特征，在进行训练时，使用原始图像对应的主梯度方向直方图特征以及附加梯度方向直方图特征获得分类器。这样，在主梯度方向直方图特征的基础上，结合了保留有原始图像中的边缘梯度信息附加梯度方向直方图特征参与训练，从而增强了训练所用特征中的边缘梯度信息，进而在物体检测时，提高了物体检测的检测率。
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公开(公告)号：CN103345631B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310218938.6
申请日：2013-06-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/4647
Abstract: 本申请公开了一种图像特征提取、训练、检测方法及模块、装置，首先获得原始图像的原始梯度图像，并对原始梯度图像进行第一次扫描，得到每个第一扫描区域对应的N维度向量，然后将N维度向量的分量分别映射到不同方向图像中，形成N个方向图像，其次得到方向图像特征，并组合方向图像特征形成原始梯度图像对应的附加梯度方向直方图特征，在进行训练时，使用原始图像对应的主梯度方向直方图特征以及附加梯度方向直方图特征获得分类器。这样，在主梯度方向直方图特征的基础上，结合了保留有原始图像中的边缘梯度信息附加梯度方向直方图特征参与训练，从而增强了训练所用特征中的边缘梯度信息，进而在物体检测时，提高了物体检
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