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专利名称：基于深度图像的数据增强方法专利类型：发明专利
发明人：叶平,孙亮,张治广,徐煜秾,王树义申请号：CN201911128481.3申请日：20191118公开号：CN111223053A公开日：20200602
摘要：本发明提出了一种基于深度图像的数据增强方法，适用于计算机视觉领域，基于深度图像的识别、目标检测、行为识别等算法。本发明公开了一种基于深度图像的数据增强方法，主要由像素坐标转换三维点云、三维点云空间变换、三维点云转换像素坐标、最小值滤波处理部分组成。像素坐标系转换三维点云是通过像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系、世界坐标系之间的转换关系，将深度图像中的平面像素坐标点转换到世界坐标系下的三维空间点云。三维点云空间变换，是将深度图像转换到三维空间点云后，对三维空间点云做随机平移变换与随机旋转变换，形成新的三维空间点云。通过世界坐标系到像素坐标系之间的转换关系，将新生成的三维空间点云投影到深度图像中。经由最小值滤波处理后，得到数据增强后的新深度图像。这种数据增强方法，为计算机视觉邻域中，基于深度图像的研究提供了一种数据扩种的方法。该方法能够使网络模型的泛化能力得到极大提升。
申请人：北京邮电大学
地址：100876 北京市海淀区西土城路10号
国籍：CN
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