[發明專利]一種圖像識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201210227208.8
• 申請日: 2012-06-29
• 公開（公告）號: CN103514434B
• 公開（公告）日: 2017-04-12
• 發明（設計）人: 鄧宇;吳倩;薛暉
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司11319
• 代理人: 蘇培華

技術領域

本申請涉及數據處理技術，特別是涉及一種圖像識別方法及裝置。

背景技術

圖像識別，是利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術。通常圖像在計算機視覺應用中都被處理成一個N維的向量，因此很多關于物體檢測的方法也是建立在這個基礎上的。但是僅僅依賴于圖像像素的灰度特征不可避免存在很多缺陷。

因此，Serge?Belongie等人利用圖像的邊緣和形狀信息提出了一種基于SC（Shape?Context，邊界輪廓）特征的檢測方法。Liming?Wang等人又在SC特征的基礎上提出一種通過投票方法估計物體中心位置和置信程度的方法。這種方法首先獲取待檢測圖像的每個采樣點的SC特征，由于相似圖形上相對位置一致的點通常具有相似的SC特征，因此可以將SC特征所述預置的特征詞典中的SC特征進行匹配，并確定對應的相似度。根據所述相似度獲取到匹配的對比圖像。

但是，這種方法每次僅針對一類對比圖像進行識別，即預置的特征詞典中只包含該類對比圖像的SC特征，識別過程中也只能判別所述待檢測圖像是否包含該類對比圖像。實際的處理中，對比圖像可能有n類，則需要建立n個特征詞典，而針對每一個待檢測圖像，若要確定所述待檢測圖像所屬的類別，則要重復執行n次識別過程。

因此，上述的識別過程會消耗比較多的資源，并且效率非常低，時間開銷非常大。

發明內容

本申請提供一種圖像識別方法及裝置，以解決現有圖像識別的識別過程會消耗比較多的資源，并且效率非常低，時間開銷非常大的問題。

為了解決上述問題，本申請公開了一種圖像識別方法，包括：

針對每一類別的圖像建立一張第一投票圖像；

提取待檢測圖像的各個采樣點的實際特征和所述實際特征的實際位置；

針對每個采樣點，獲取與所述實際特征匹配的k個對比特征，并獲取所述對比特征的類別和對比特征的相對中心位置；

針對每個對比特征的類別，根據所述實際特征和所述對比特征計算相似度；

針對每個對比特征的類別所對應的第一投票圖，根據所述實際特征的實際位置和所述對比特征的相對中心位置，確定所述對比特征在第一投票圖像中的估計中心位置，并在所述對比特征對應的估計中心位置處增加所述相似度；

遍歷每個第一投票圖像中各個估計中心位置處的相似度，獲取相似度最大的估計中心位置對應的第一投票圖像，通過所述第一投票圖像識別待檢測圖像的類別。

優選的，所述的方法還包括：

提取對比圖像的各個采樣點的對比特征、所述對比特征的類別和所述對比特征的相對中心位置，其中，所述相對中心位置為所述采樣點距對比圖像中物體中心位置的距離。

優選的，所述的方法還包括：

針對各個采樣點的對比特征，通過對所述對比特征進行n次逐級聚類，建立n+2級查找樹，其中，所述查找樹的1級節點為查找開始點，2到n+1級節點為各級聚類的聚類中心，n+2級節點為所述對比特征，n>1，n為正整數。

優選的，獲取與所述實際特征匹配的k個對比特征，包括：

在所述查找樹中對所述實際特征進行特征匹配，查找與所述實際特征匹配的k個對比特征。

優選的，所述的方法還包括：

預置x個縮放尺度，針對同一類別下的每一個縮放尺度分別建立一張第二投票圖像。

優選的，所述根據所述實際特征和所述對比特征計算相似度之后，還包括：

根據所述縮放尺度對所述對比特征的相對中心位置中的距離進行縮放，獲取對應的縮放中心位置；

針對對比特征的類別在所述縮放尺度下的第二投票圖像，將所述實際特征的實際位置，按照所述對比特征的相對中心位置中的方位角度和所述縮放中心位置進行偏移，投射出所述對比特征在所述第二投票圖像中的估計中心位置；

在所述第二投票圖像中的估計中心位置處增加所述相似度。

優選的，所述的方法還包括：

遍歷每個第二投票圖像中各個估計中心位置處的相似度，獲取相似度最大的估計中心位置對應的第二投票圖像；

通過所述第二投票圖像識別所述待檢測圖像的類別和尺度。

優選的，所述的方法還包括：

針對所述待檢測圖像的類別，識別使用所述待檢測圖像的用戶是否具有所述類別的使用權限。

優選的，所述對比圖像為卡通圖像和/或商標圖像。

相應的，本申請還公開了一種圖像識別裝置，包括：