一种训练多图案识别和配准工具模型的半监督方法

摘要

一种训练多图案识别和配准模型的系统和方法，以第一图案模型开始。该模型从多个图像中训练。复合模型可用于提高鲁棒性，或者模型化目标区域外观上的微小差异。复合模型从噪声训练图像中组合数据，显示将要构建单个模型的潜在图案的实例。产生图案识别和配准模型，其可覆盖该组训练图像中目标图案的外观的整个范围。该组图案模型可实现为图案查找模型的单独实例，或者图案多模型。潜在模型可以是标准图案查找模型或者为图案查找复合模型，或者是两者的组合。

主权项

一种在机器视觉系统中训练图案识别和配准模型的方法，该方法包括以下步骤：提供一个或多个具有指定待训练图案的区域的初始训练图像，该一个或多个训练图像由含有多个训练图像的数据库提供；从一个或多个初始训练图像中训练第一图案模型；在余下的图像上进行迭代，并选择得分较高的图像作为模型训练的输入；以及输出与多个训练图像中预设数量的图像具有共同特征的已训练图案模型，该已训练图案模型不同于第一图案模型。