一种基于SURF算法的老年人护理需求识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于SURF算法的老年人护理需求识别方法。该方法如下：获取老年人的面部表情图像，并生成训练集、测试集；利用SURF特征提取算法对训练集进行特征提取，确定表情类型；采用词袋模型，结合K‑means聚类算法对训练集的所有图像中提取出的特征向量进行聚类，将每一个聚类中心作为视觉词，再将所有聚类中心所对应的视觉词集合形成码本；将同一幅图像的SURF特征向量映射到码本生成Bow向量；将训练集所有特征向量聚类生成的视觉词序列构成的码本放入SVM支持向量机中进行训练；提取测试集中测试图像的SURF特征并映射为Bow向量作为测试数据，使用SVM算法得到分类结果。本发明提升了老年人护理需求识别的实时性和准确性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于SURF算法的老年人护理需求识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114387634A
申请号 ：
CN202011120999.5
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2020-10-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
唐自强白月陈洞明孙瑜
申请人 ：
南京理工大学
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区孝陵卫200号
代理机构 ：
南京理工大学专利中心
代理人 ：
薛云燕
优先权 ：
CN202011120999.5
主分类号 ：
G06V40/16
IPC分类号 ：
G06V40/16 G06V10/762 G06V10/764 G06V10/46 G06K9/62
法律状态
2022-05-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/16
申请日 : 20201020
申请日 : 20201020
2022-04-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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