公开(公告)号：CN118115767B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410539494.4

申请日：2024-04-30

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 郭翰林 ,  黄亮 ,  苏鹭梅 ,  李天友

IPC: G06V10/75 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明涉及一种基于二阶邻近引导的图像数据采样方法，包括：S1、构造基于二阶邻近度的图，以通过二阶邻近性度量表示输入数据的关系，并在图空间内进行最小数据子集的采样过程；S2、基于二阶邻近生成初始最小数据子集，利用构造的图从输入数据中采样潜在的内点，从而生成初始最小数据子集；S3、基于最大生成树更新采样的最小数据子集，以提高模型拟合的精确度和鲁棒性。该方法有利于产生精确的模型假设，从而提高模型拟合的精确度和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118115767A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410539494.4

申请日：2024-04-30

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 郭翰林 ,  黄亮 ,  苏鹭梅 ,  李天友

IPC: G06V10/75 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明涉及一种基于二阶邻近引导的图像数据采样方法，包括：S1、构造基于二阶邻近度的图，以通过二阶邻近性度量表示输入数据的关系，并在图空间内进行最小数据子集的采样过程；S2、基于二阶邻近生成初始最小数据子集，利用构造的图从输入数据中采样潜在的内点，从而生成初始最小数据子集；S3、基于最大生成树更新采样的最小数据子集，以提高模型拟合的精确度和鲁棒性。该方法有利于产生精确的模型假设，从而提高模型拟合的精确度和鲁棒性。