[發明專利]一種將環境微生物進行全自動分類的方法和系統

在審

• 申請號: 201511016390.2
• 申請日: 2015-12-31
• 公開（公告）號: CN105608472A
• 公開（公告）日: 2016-05-25
• 發明（設計）人: 李晨;蔣濤
• 申請（專利權）人: 四川木牛流馬智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 成都九鼎天元知識產權代理有限公司 51214
• 代理人: 詹永斌

1.一種將環境微生物進行全自動分類的方法，其具體包括以下的步驟：步驟一、構建環境微生物分類模型，采用原始環境微生物顯微圖片對分類模型進行訓練；步驟二、獲取新的需要分類的環境微生物的顯微圖片，獲取該顯微圖片的SIFT特征，將初始的SIFT特征向量映射到一個更高維度的視覺詞袋BoVW特征向量上，并構成更加精密的SIFT-BoVW特征向量；步驟三、應用分類器進行分類。

2.如權利要求1所述的將環境微生物進行全自動分類的方法，其特征在于當采用SVM作為分類器時，采用基于區域的支持向量機RBSVM分類器完成環境微生物的分類。

3.如權利要求2所述的將環境微生物進行全自動分類的方法，其特征在于所述RBSVM分類器完成環境微生物的分類的過程具體包括：首先，利用SIFT-BoVW特征向量對每張環境微生物圖片進行描述，其次，應用優化檢索法對每張圖片中的區域進行快速檢索，再次，利用SVM給以上每個由優化檢索法檢索到的區域打分，并認定得到最高分的區域內的物體為該圖的主要物體，接著，算出圖片中主要物體對應的特征向量，根據特征向量進行分類。

4.如權利要求1所述的將環境微生物進行全自動分類的方法，其特征在于所述優化檢索法為分枝限定法BaB、剪枝算法、或者貪婪算法中的一種。

5.如權利要求1所述的將環境微生物進行全自動分類的方法，其特征在于所述SIFT特征為RGB-SIFT特征、成對的SIFT特征、或者快速SIFT其中的一種。

6.如權利要求1所述的將環境微生物進行全自動分類的方法，其特征在于所述SIFT特征的提取包括以下的步驟：首先在尺度空間中尋找極值點，接著提取出這些極值點的位置、尺度和旋轉不變參數，最后形成一個128維度的特征向量。

7.如權利要求2所述的將環境微生物進行全自動分類的方法，其特征在于所述初始的SIFT特征向量映射到一個1000維度的高維度BoVW特征向量上。

8.如權利要求1所述的將環境微生物進行全自動分類的方法，其特征在于所述方法還包括應用弱指導學習框架對微生物分類模型進行訓練。

9.如權利要求1所述的將環境微生物進行全自動分類的方法，其特征在于所述分類器為支持向量機SVM分類器或者人工神經網絡ANN分類器、K-最鄰近KNN分類器或者貝葉斯Bayesian分類器其中的一種或者幾種的組合。

10.一種將環境微生物進行全自動分類的系統，其特征在于具體包括分類模型構建單元、模型訓練單元、環境微生物顯微圖片獲取單元、SIFT特征獲取單元、向量映射單元、以及分類器；所述分類模型構建單元用于構建環境微生物分類模型；所述模型訓練單元用于采用原始環境微生物顯微圖片對分類模型進行訓練；所述環境微生物顯微圖片獲取單元用于獲取新的需要分類的環境微生物的顯微圖片；所述SIFT特征獲取單元用于獲取該顯微圖片的SIFT特征，所述向量映射單元用于將初始的SIFT特征向量映射到一個更高維度的視覺詞袋BoVW特征向量上，并構成更加精密的SIFT-BoVW特征向量；所述分類器用于進行分類。