[發明專利]圖像分類的方法和裝置

有效

• 申請號: 201310728193.8
• 申請日: 2013-12-24
• 公開（公告）號: CN103679206B
• 公開（公告）日: 2017-10-27
• 發明（設計）人: 邁克爾·伊利亞迪斯;汪灝泓
• 申請（專利權）人: TCL集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 深圳中一專利商標事務所44237
• 代理人: 張全文

1.一種圖像分類的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取非零系數的第一數量值k和系數因子g，計算所述第一數量值k和所述系數因子g的比值得到非零系數的第二數量值f；所述第一數量值k為圖像編碼中碼本的維度；所述系數因子g為 碼本的維度的分解因子；第二數量值f為圖像的特征值在編碼后對應的高維碼的維度；

根據所述系數因子g對碼本的索引進行分解，按照分解后的索引，將圖像特征值和所述碼本的基向量按照權重函數進行計算得到中間代碼權重；

根據所述中間代碼權重進行計算得到圖像特征值的高維碼，根據所述圖像特征值的高維碼確定所述圖像的類別；

其中，所述根據所述系數因子g對碼本的索引進行分解，按照分解后的索引，將圖像特征值和所述碼本的基向量按照權重函數進行計算得到中間代碼權重，具體包括：

利用所述系數因子g對碼本B的索引N＝[n₁,n₂,……,n_k]進行分解，得到分解后的索引H＝[N₁,……,N_g]，其中，碼本B＝[b₁,b₂,……b_k]，i＝[1,2，……,g]；

根據所述分解后的索引H＝[N₁,……,N_g]，將圖像特征值x和碼本B中的基向量b_i代入權重函數得到中間代碼權重ψ^t(x,b_i)，其中，dist(x,b_i)＝||x-b_i||，t為中間代碼矢量，t＝[1,2,……,g]，f為非零系數的第二數量值，σ是調節局部系數衰減速度參數。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述中間代碼權重進行計算得到圖像特征值的高維碼，根據所述圖像特征值的高維碼確定所述圖像的類別，具體包括：

根據所述中間代碼權重ψ^t(x,b_i)和中間代碼系數公式得到中間代碼系數

將所述中間代碼系數代入高維碼公式得到圖像特征值x的高維碼c_i，根據所述圖像特征值的高維碼確定所述圖像的類別。

3.根據權利要求1-2所述的任一方法，其特征在于，計算所述第一數量值k和所述系數因子g的比值得到非零系數的第二數量值f之前，所述方法包括：

根據待分類圖像，獲取所述待分類圖像的局部特征向量X＝[x₁,x₂,……,x_N]∈R^D×N。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將所述中間代碼系數代入高維碼公式得到高維碼c_i之后，所述方法包括：

判斷所述局部特征向量中的每一個特征值是否都有對應的高維碼；

如果所述局部特征向量中的每一個特征值都有對應的高維碼，根據最大池公式計算最大池，其中，為第i個高維碼向量中的第個高維碼的系數。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，如果所述局部特征向量中的每一個特征值都有對應的高維碼，根據最大池公式計算最大池，其中，為第i個高維碼向量中的第個高維碼的系數，所述方法包括：

將圖像按照預設區域進行分割，獲取分割后的各個區域的最大池；

合并所述各個區域的最大池，得到圖像的空間池。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，合并所述各個區域的最大池，得到圖像的空間池之后，所述方法包括：

根據所述圖像的空間池和線性分類器，對圖像進行分類。