数字市场 专利库 一种基于特征融合和KNN的3D画智能分类算法
一种基于特征融合和KNN的3D画智能分类算法

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专利申请号：
CN201610569138.2
专利类型：
发明专利
技术分类：
G06K9/62(2006.01)I
专利有效期：
2036-07-19
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专利信息
专利名称：一种基于特征融合和KNN的3D画智能分类算法
商品编号：5685963
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申请日期：2016-07-19
公开/公告号：CN106203528A
授权公告日/公开日：2016-12-07
申请/专利权人： 华**学
发明/设计人： 王**
主分类号：G06K9/62(2006.01)I
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/46
说明书摘要免费下载摘要

一种基于特征融合和KNN的3D画智能分类算法，包括如下步骤1)分别采用Lbp算法、Gist算法和Phog算法进行3D画图片特征提取得到对应的特征向量，2)将提取到的特征向量进行融合，得到融合特征；3)基于融合特征，采用KNN算法构建3D画智能分类器。本发明是一种将计算机与艺术相结合的创新性尝试，可以促进3D画的自动手机存储，为设计人员和大众提供丰富全面的3D画浏览和检索。在算法设计方面，LBP特征能提取图像中的纹理，Gist特征能提取图像空间包络，PHOG特征能提取局部图像边缘，这些特征的融合能全面地反映出墙画、地画、墙地画和凹墙角画的艺术区别，有助于提高3D画分类的准确度。

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一种基于特征融合和KNN的3D画智能分类算法专利，专利类型：发明授权，技术分类是：G06K9/62(2006.01)I，购买一种基于特征融合和KNN的3D画智能分类算法专利，需要申请人和发明人的基础信息，还需提供一种基于特征融合和KNN的3D画智能分类算法专利的详细信息。
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