[發明專利]一種基于局部約束稀疏表征的花卉類別辨識方法

有效

• 申請號: 201310250693.5
• 申請日: 2013-06-21
• 公開（公告）號: CN103336974A
• 公開（公告）日: 2013-10-02
• 發明（設計）人: 郭禮華
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 陳文姬

技術領域

本發明涉及模式識別與人工智能技術領域，特別涉及一種基于局部約束稀疏表征的花卉類別辨識方法。?

背景技術

花卉類別辨識即指利用計算機對花卉的圖像信息進行特征提取，計算機按照人的認識和思維方式加以種類歸類和理解，進而可為用戶提供一些科普性的花卉知識，其屬于計算機自動對象識別的范疇，目前在花卉類別辨識方面專利比較少，在學術界有少量論文發表，如論文(Yuning?CHAI,Victor?LEMPITSKY,Andrew?ZISSERMAN.BiCoS:A?Bi-level?Co-Segmentation?Method?for?Image?Classification.ICCV,2011),其利用圖像分割方法將圖像分割成前景和背景，然后提取圖像的顏色分布和超像素信息，并利用有效的推演算法來進行識別。論文(Nilsback,M-E.and?Zisserman,A.Automated?flower?classification?over?a?large?number?of?classes，Proceedings?of?the?Indian?Conference?on?Computer?Vision,Graphics?and?Image?Processing2008），其提取圖像的顏色直方圖，SIFT特征，HOG特征三種特征后，用SVM分類進行花卉類別的分類。論文(Nilsback,M-E.and?Zisserman,A，A?Visual?Vocabulary?for?Flower?Classification，Proceedings?of?the?IEEE?Conference?on?Computer?Vision?and?Pattern?Recognition2006），其利用BOW特征進行花卉圖像的分類。?

發明內容

為了克服現有技術的上述缺點與不足，本發明的目的在于提供一種基于局部約束稀疏表征的花卉類別辨識方法，識別性能高。?

本發明的目的通過以下技術方案實現：一種基于局部約束稀疏表征的花卉類別辨識方法，包括以下步驟：?

（1）收集花卉圖像數據庫和建立花卉科普知識庫：利用現有的植物花卉維基百科定義S個常用的花卉類別的名稱，利用網絡搜索引擎搜索各個花卉類別對應的花卉文字介紹和圖片，將圖片組成花卉圖像數據庫；將文字說明歸入花卉科普知識庫；?

（2）對步驟（1）得到的花卉圖像數據庫中的所有圖片進行特征提取，每張圖片提取的特征為m個；?

（3）花卉類別辨識學習過程：?

（3-1）從花卉圖像數據庫中挑選p張圖片，將其特征作為測試數據集Y={y^k}，其中k=1...m分別代表每張圖片提取的m個特征，p＜N,N為花卉圖像數據庫中的圖片數；花卉圖像數據庫中其余的N-p張圖片的特征作為訓練數據集其中j=1,2…S，表示花卉的類別；?

（3-2）將測試數據特征y^k用訓練數據特征線性表示為：其中是訓練數據集表征測試數據集的權重系數，其值大于0；?

（3-3）為了訓練數據集和測試數據集線性表示誤差最小，同時增加測試數據特征和訓練數據特征的局部性特征相似性結構的權重約束，建立下面的最優化學習準則：?