| 专利名称 | 一种基于学习的图像配准自动检验方法 | 申请号 | CN200610103258.X | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN101110103 | 公开（授权）日 | 2008.01.23 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明（设计）人 | 李晓明;胡占义 | 主分类号 | G06K9/66(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/66(2006.01)I;G06K9/52(2006.01)I | 专利有效期 | 一种基于学习的图像配准自动检验方法 至一种基于学习的图像配准自动检验方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 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。 |
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