发明名称 |
一种图像特征的估计方法和设备 |
摘要 |
本发明公开了一种图像特征的估计方法和设备,内容包括:通过提取输入的图像数据的至少两个特征值,针对提取到的每一个特征值,执行以下操作,直至提取到的特征值执行完毕:选择一个特征值,并利用预先得到的矩阵参数对所述特征值进行至少两次计算,得到所述特征值对应的第一矩阵向量;在得到提取出的每一个特征值对应的第一矩阵向量时,根据得到的每一个特征值对应的第一矩阵向量,利用网络计算方法得到针对提取出的至少两个特征值的第二矩阵向量;根据所述第二矩阵向量,估计得到所述图像数据中图像特征的状态,有效地提升了估计的准确度。 |
申请公布号 |
CN105096304A |
申请公布日期 |
2015.11.25 |
申请号 |
CN201410220036.0 |
申请日期 |
2014.05.22 |
申请人 |
华为技术有限公司 |
发明人 |
欧阳万里;初晓;鞠汶奇;刘健庄;王晓刚 |
分类号 |
G06T7/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I |
主分类号 |
G06T7/00(2006.01)I |
代理机构 |
北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 |
代理人 |
冯艳莲 |
主权项 |
一种图像特征的估计方法,其特征在于,包括:提取输入的图像数据的至少两个特征值,其中,所述特征值中至少包含了每一个特征与对应的模板特征的匹配度、所述图像数据中任意两个特征同时出现在同一个位置上的概率值、具有关联关系的两个特征之间的距离发生变化的得分值;针对提取到的每一个特征值,执行以下操作,直至提取到的特征值执行完毕:选择一个特征值,并利用预先得到的矩阵参数对所述特征值进行至少两次计算,得到所述特征值对应的第一矩阵向量;在得到提取出的每一个特征值对应的第一矩阵向量时,根据得到的每一个特征值对应的第一矩阵向量,利用网络计算方法得到针对提取出的至少两个特征值的第二矩阵向量;根据所述第二矩阵向量,估计得到所述图像数据中图像特征的状态。 |
地址 |
518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼 |