公开(公告)号：CN119625434A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202510060844.3

申请日：2025-01-15

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 毕鹏飞 ,  陈梅 ,  吴周林 ,  黄子旋 ,  周楠翔

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了计算机视觉技术领域的一种小尺寸图像识别方法、装置、设备、介质及产品，其方法包括：获取小尺寸训练图像，对小尺寸训练图像进行预处理生成训练图像矩阵；将所有训练图像矩阵拼接生成图像增广矩阵；构建低秩与低维结合的增强鲁棒主成分分析的2DERPCA优化模型，将图像增广矩阵输入2DERPCA优化模型计算最优的投影矩阵；获取待识别小尺寸图像，对待识别小尺寸图像进行预处理生成待识别图像矩阵；利用最优的投影矩阵对待识别图像矩阵和训练图像矩阵进行特征提取，获取相应的低维特征；将低维特征输入最近邻分类器进行识别；本发明能够对含有噪声的图片进行特征提取，有效抑制噪声带来的影响，提高识别的鲁棒性。

公开(公告)号：CN118942101A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411422571.4

申请日：2024-10-12

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 毕鹏飞 ,  陈梅 ,  胡志远 ,  周楠翔 ,  韩舟 ,  沈昕奕 ,  吴琼

IPC: G06V30/19 ,  G06V30/146

Abstract: 本发明公开了一种小样本图像识别方法、系统及存储介质，识别方法包括：获取训练图像并进行预处理和中心化处理获得训练数据矩阵；引入剪切鲁棒范数作为距离度量准则构建ASB‑2DPCA优化模型；将训练数据矩阵输入ASB‑2DPCA优化模型获得投影矩阵，计算投影矩阵对训练图像的重构误差；循环迭代更新投影矩阵直至重构误差满足收敛条件，输出最优投影矩阵；获取待识别的检测目标图像，利用预设的最优投影矩阵对检测目标图像进行特征提取获得目标特征矩阵；通过分类器对目标特征矩阵进行识别获得目标识别结果；通过自适应地调整投影矩阵，能够在小样本图像中提取出更为准确和可靠的特征，从而显著提升了图像识别的性能。