基于Gaussian过程的指节图像偏移特征识别方法
基本信息
| 申请号 | CN201810372967.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108764038B | 公开（公告）日 | 2020-05-22 |
| 申请公布号 | CN108764038B | 申请公布日 | 2020-05-22 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/62 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨世强;乔丹;弓逯琦;范国豪;李德信 | 申请（专利权）人 | 西安星闪世图科技有限公司 |
| 代理机构 | 西安弘理专利事务所 | 代理人 | 张倩 |
| 地址 | 710000 陕西省西安市国家民用航天产业基地神舟四路239号航创国际广场C座三楼301b | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于Gaussian过程的指节图像偏移特征识别方法，具体按照以下步骤进行：步骤1，在类别信息无关联的假设的基础上，将中层偏移测度特征的学习转化为对随机量的学习；步骤2，分析二值多分类高斯场上的后验计算，基于Laplace逼近Gaussian过程的多分类高斯过程学习；步骤3，构造中层随机信息的正定核函数；步骤4，基于Laplace的多分类高斯过程预测；步骤5，利用中层数据的分布学习与预测算法进行指节图像训练学习和固定阈值的图像识别。本发明依据从非参数密度核估计的结果中抽取出的图像灰度位置数据，对图像域上从属于固定阈值区间下偏移集的概率测度进行学习。 |
