[發明專利]一種面向谷歌眼鏡的圖像代碼生成方法

有效

• 申請號: 201310351226.1
• 申請日: 2013-08-12
• 公開（公告）號: CN104376280B
• 公開（公告）日: 2017-09-05
• 發明（設計）人: 顧澤蒼
• 申請（專利權）人: 天津市阿波羅信息技術有限公司
• 主分類號: G06K7/00
• 分類號: G06K7/00;G06K9/46;G06T1/00;G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種面向谷歌眼鏡的圖像代碼的生成方法，是由圖像變換部分，特征信息抽出部分，圖像代碼生成部分組成的，具有如下的特征：

圖像變換部分將從圖像讀取設備中獲取到的原圖像，變換成復數個幾何學，或物理學形態的展開圖像；

特征抽出部分將上述由圖像變換部分產生的復數個展開的圖像，以X₀⁽ⁿ⁾，Y₀⁽ⁿ⁾為自組織原點，以M⁽ⁿ⁾為半徑，計算半徑以內的所有像素I(x_i，y_j)的灰度密度分散值S⁽ⁿ⁺¹⁾；將M⁽ⁿ⁺¹⁾＝S⁽ⁿ⁺¹⁾；X₀⁽ⁿ⁺¹⁾，Y₀⁽ⁿ⁺¹⁾作為n+1回自組織原點的自組織的算法；再基于概率尺度的距離，抽出各個圖像的特征信息；

圖像代碼生成部分將由特征抽出部分抽出各個圖像的特征信息，進行數值化的處理，生成圖像代碼。

2.根據權利要求1所述的面向谷歌眼鏡的圖像代碼的生成方法，其特征在于：

上述圖像變換部分，所述圖像變換是根據原圖像信息的各個像素的灰度的分布，將原圖像變換成具有幾何學的形狀特征的展開圖像，具有物理學的能量特征的展開圖像，邊緣展開圖像，類似度的展開圖像中復數種展開圖像。

3.根據權利要求1所述的面向谷歌眼鏡的圖像代碼的生成方法，其特征在于：

上述特征信息抽出部分，所述自組織概率尺度是指，包括正態分布，多變量正態分布，指數分布，通信量分布，韋伯分布，三角分布，貝塔分布中至少一種具有概率分布的概率屬性的參數，所述自組織的中心值，是指概率分布的平均值，或者期待值。

4.根據權利要求1所述的面向谷歌眼鏡的圖像代碼的生成方法，其特征在于：

上述特征抽出部分，將上述復數展開圖像分別分割成多個圖像區域，基于自組織概率尺度，從每個圖像分割的領域中，抽出展開圖像的特征信息；

上述圖像代碼生成部分，將復數展開圖像的特征信息，用單比特，或多比特的形式進行數值化處理，并直接生成圖像代碼。

5.根據權利要求1所述的面向谷歌眼鏡的圖像代碼的生成方法，其特征在于：

上述特征抽出部分，將復數個展開圖像，基于自組織的概率尺度，再基于概率尺度的距離，抽出各個展開圖像的特征信息；

上述圖像代碼生成部分，將由特征抽出部分抽出的所有的展開圖像的特征信息，使用基于人為經驗所定義的復數個從屬函數，在0到n數值之間進行數值化，并直接生成圖像代碼。

6.根據權利要求1所述的面向谷歌眼鏡的圖像代碼的生成方法，其特征在于：

上述代碼生成部分，為了生成登錄用的圖像代碼，用不同的時機獲取到的同一個讀取對象的多個圖像，取得各個固定的多個展開圖像的特征信息，作為多個圖像信息的特征向量，基于自組織概率尺度，計算當前圖像的特征向量的中心值和概率尺度，構成服務器登錄的新的特征向量空間；

針對屬于新的特征向量空間的圖像特征向量，使用特征向量空間中登錄的各個圖像的特征向量的中心值和分散值進行概率尺度的距離概率尺度的距離的計算，把概率尺度的距離最近的屬于特征向量空間的特征向量的中心值作為當前圖像的圖像代碼。