信息传输方法和信息传输装置发明专利
申请号：CN201210245837.3
LOC分类号:G06K17/00
IPC结构图谱：
基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法
发明专利有效专利
- 申请号：CN201810372306.8
- IPC分类号：
- 申请日期：2018-04-24
- 申请人：西安理工大学
著录项信息
| 专利名称 | 基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法 | ||
| 申请号 | CN201810372306.8 | 申请日期 | 2018-04-24 |
| 法律状态 | 授权 | 申报国家 | 中国 |
| 公开/公告日 | 2018-11-13 | 公开/公告号 | CN108805012A |
| 优先权 | 暂无 | 优先权号 | 暂无 |
| 主分类号 | G06K9/00
?
| IPC分类号 | 查看分类表> |
| 申请人 | 西安理工大学 | 申请人地址 |
变更
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| 权利人 | 西安理工大学 | 当前权利人 | |
| 发明人 | 杨世强;弓逯琦;柳培蕾;李小莉;杨江涛;李德信 | ||
| 代理机构 | 西安弘理专利事务所 | 代理人 | 暂无 |
摘要
本发明公开了一种基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法，按照以下步骤进行步骤1，在局部Markov假设的基础上，将条件随机测度的学习问题转化为随机聚类学习问题；步骤2，运用无穷Dirichlet过程混合模型描述概率密度，将聚类数量表述为随机态；步骤3，利用Gibbs采样方法，对分层概率形式的密度结构进行迭代学习；步骤4，基于Dirichlet过程混合模型的坍塌Gibbs采样算法DPMM，运用样本集进行了模型训练学习，采用固定阈值对手部图像指节进行识别。本发明细化了手部生物结构的描述，检测结果稳定可靠，计算效率高。
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