基于稀疏编码反馈网络的自底而上显著目标检测方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201710630369.4
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2017-07-28
申请人：
福州大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于稀疏编码反馈网络的自底而上显著目标检测方法
申请号	CN201710630369.4	申请日期	2017-07-28
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2017-12-01	公开/公告号	CN107423765A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	福州大学	申请人地址	福建省福州市闽侯县上街镇大学城学园路2号福州大学新区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	福州大学	当前权利人	福州大学
发明人	于元隆
代理机构	福州元创专利商标代理有限公司	代理人	蔡学俊

摘要

本发明涉及一种基于稀疏编码反馈网络的自底而上显著目标检测方法，用于检测图像的显著目标。步骤包括：（1）对二维原始图像在多尺度下形成RG特征、BY特征和原图三个通道的特征图；（2）对形成的每副特征图构造输入信号与字典原子，计算输入信号的稀疏表达，然后计算重构误差，得到每副特征图的显著图；（3）计算每副显著图的信息熵，根据信息熵对不同特征的显著图进行线性合并，形成最终的显著图，得到检测结果。本发明利用图像的信息熵，提出了一种“赢者通吃、输者淘汰”的合并准则，能够有效改进显著图的效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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