Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 一种基于学习的图像配准自动检验方法 | |
李晓明; 胡占义
| |
| 2006-07-20 | |
| 公开日期 | 2008-01-23 |
| 授权国家 | CN |
| 专利类型 | 发明 |
| 摘要 | 本发明属于计算机视觉和模式识别，公开一种基于机器学习的图 像配准自动检验方法；该方法主要包括以下几个部分：采用相位相关 图作为样本数据；利用相位相关图构造特征数据；通过分类器对特征 数据进行分类，根据分类结果进行配准检验。本发明中采用有监督的 机器学习方法设计分类器，并用该分类器来自动检验图像的配准结果。 对400组不同图像在不同干扰下进行了配准实验，结果显示，正确检 验率为100％。100％的正确率说明了这种基于分类器的图像配准检验 方法是非常鲁棒的。 |
| 专利号 | CN200610103258.X |
| 专利状态 | 授权 |
| 文献类型 | 专利 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8221 |
| 专题 | 多模态人工智能系统全国重点实验室_机器人视觉 |
| 作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
| 第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李晓明,胡占义. 一种基于学习的图像配准自动检验方法. CN200610103258.X[P]. 2006-07-20. |
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