[發(fā)明專利]圖像識(shí)別方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200910244287.1
• 申請日: 2009-12-31
• 公開（公告）號(hào): CN102117412A
• 公開（公告）日: 2011-07-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 曾培祥
• 申請（專利權(quán)）人: 北大方正集團(tuán)有限公司;北京方正奧德計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/64
• 分類號(hào): G06K9/64
• 代理公司: 北京康信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 余剛

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及模式識(shí)別領(lǐng)域，特別是涉及一種圖像的識(shí)別方法和裝置。

背景技術(shù)

圖像識(shí)別是模式識(shí)別領(lǐng)域中重要的基礎(chǔ)技術(shù)。在人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人、圖像目標(biāo)識(shí)別、光學(xué)字符閱讀器(OpticalCharacter?Reader，OCR)、軍事等高技術(shù)領(lǐng)域中，圖像識(shí)別技術(shù)都起著關(guān)鍵性的作用。圖像識(shí)別是基于圖像特征的數(shù)學(xué)描述方法、圖像特征信息提取技術(shù)和利用圖像特征信息的識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)的。

圖像識(shí)別是指識(shí)別圖像中承載的圖像目標(biāo)。一般意義下，圖像目標(biāo)是由多個(gè)邊界清晰可辨的幾何圖形，按特定的分布構(gòu)成的。對(duì)圖像目標(biāo)的特征描述是基于對(duì)幾何圖形的特征描述。相關(guān)技術(shù)中，幾何圖形和圖像目標(biāo)的特征描述方法主要有以下兩種：

第一種，基于積分變換的傅立葉描述子理論，將圖像信息由空間域變換到頻域，利用獲得的頻域特征矢量集，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像目標(biāo)的整體描述；

第二種，基于不變矩理論，在圖像上對(duì)密度函數(shù)的黎曼二重積分，不同階次的矩具有不同的物理意義，利用矩參數(shù)集，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像目標(biāo)的整體描述。

上述兩種方法中，頻域特征矢量集和矩參數(shù)集都具有平移、縮放和旋轉(zhuǎn)不變的特性。當(dāng)圖像上密度函數(shù)等于1時(shí)，頻域特征矢量集和矩參數(shù)集實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像目標(biāo)的整體描述。

上述技術(shù)方案利用上述兩種理論方法提取圖像目標(biāo)特征信息，只是對(duì)圖像目標(biāo)整體統(tǒng)計(jì)特征的一種描述，對(duì)簡單圖形的描述有一定的實(shí)用價(jià)值，但是不適合于包含多個(gè)幾何圖形的復(fù)雜圖像目標(biāo)的主要特征描述，具體分析如下：

第一、頻域特征矢量或矩參數(shù)對(duì)圖像目標(biāo)特征的描述，是一種較為粗略帶有較多不確定性的描述方法，因此，利用頻域特征矢量或矩參數(shù)對(duì)圖像目標(biāo)進(jìn)行特征描述和識(shí)別，沒有統(tǒng)一的識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)。構(gòu)成圖像識(shí)別系統(tǒng)時(shí)，需要大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析工作才能確定識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)。

第二、頻域特征矢量或矩參數(shù)對(duì)圖像目標(biāo)特征的描述是一種統(tǒng)計(jì)特征的描述，頻域特征矢量或矩參數(shù)與圖像目標(biāo)的主要特征之間不存在可靠的理論基礎(chǔ)，也不可能存在可信的對(duì)應(yīng)關(guān)系。這種描述方法無法實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中各主要變化特征的描述，因此，在圖像識(shí)別時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率較低，不可能識(shí)別圖像目標(biāo)的細(xì)節(jié)差異。

第三、通過頻域特征矢量或矩參數(shù)求取圖像目標(biāo)特征信息需要較大的計(jì)算量。在實(shí)際識(shí)別過程中，識(shí)別速度很低。

第四、通過頻域特征矢量或矩參數(shù)求取圖像目標(biāo)特征信息不能對(duì)一類圖像目標(biāo)的共有特征進(jìn)行描述，無法實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像目標(biāo)的準(zhǔn)確分類。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在提供一種圖像的識(shí)別方法和裝置，能夠解決上述識(shí)別速度低的問題。

在本發(fā)明的實(shí)施例中，提供了一種圖像識(shí)別方法，包括以下步驟：對(duì)目標(biāo)圖像和待識(shí)別圖像分別求取圖像特征信息，其分別包括：一組幾何圖形特征信息，和從一組幾何圖形特征信息提取統(tǒng)計(jì)信息構(gòu)成的圖像檢索信息；對(duì)目標(biāo)圖像的圖像特征信息和待識(shí)別圖像的圖像特征信息進(jìn)行相似性分析，并將分析結(jié)果輸出。

可選地，在上述的圖像識(shí)別方法中，對(duì)目標(biāo)圖像和待識(shí)別圖像分別求取圖像特征信息包括：將目標(biāo)圖像或待識(shí)別圖像劃分為多個(gè)幾何圖形；對(duì)各個(gè)幾何圖形求取得到一組幾何圖形特征信息，其包括：獲取幾何圖形特征點(diǎn)信息；提取圖形檢索信息；由幾何圖形特征點(diǎn)信息和圖形檢索信息構(gòu)成一組幾何圖形特征信息；從一組幾何圖形特征信息提取反映圖像整體特征的統(tǒng)計(jì)信息構(gòu)成圖像檢索信息；由一組幾何圖形特征信息和圖像檢索信息構(gòu)成圖像特征信息。

可選地，在上述的圖像識(shí)別方法中，還包括：選擇每個(gè)目標(biāo)圖像的圖像特征信息組合構(gòu)建成識(shí)別目標(biāo)集，并利用圖形檢索信息，計(jì)算目標(biāo)圖像中各幾何圖形的排序優(yōu)先度；按排序優(yōu)先度的大小對(duì)識(shí)別目標(biāo)集中的幾何圖形進(jìn)行排序；相似性分析包括從識(shí)別目標(biāo)集選擇目標(biāo)圖像或逐個(gè)地進(jìn)行相似性分析。