【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视频监控图像处理领域，具体涉及一种。
技术介绍
近年来，基于内容分析的智能视频监控系统的应用越来越多，要实现视频监控图像的智能分析和识别目标，形状的表征与认知是需要解决的重要问题。由于单一特征表征不充分，使得形状的表征具有多样性，多特征可以从多个视角挖掘形状的独特判别特性，而多特征从结构难以融合，导致特征的表征不精确。这种情况当前的方法无法进行特征的结构融合，进而无法更加准确的表征形状轮廓特征。因此，提出形状的局部与全局特征结构融合方法，进而获得分类判别能力强的特征表征，是急需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种，填补了现有技术的空白，能获得无监督聚类和分类判别能力强的特征表征。本专利技术所采用的技术方案是，一种，其特征在于，包括以下步骤步骤I、采用形状轮廓上下文描述形状局部特征，采用轮廓点分布直方图描述形状全局特征；步骤2、用X2测度分别进行形状局部结构和全局特征结构的度量；步骤3、最终通过矩阵谱优化求解的方法进行形状局部特征结构和全局特征结构的融合映射，获得特征表征。其中，步骤I的具体方法为设I为形状轮廓图像，I (x, y)为I...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：蔺广逢，朱虹，范引娣，范彩霞，张二虎，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：
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