[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于詞匯樹(shù)檢索與暴力匹配的圖像識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710073113.8
• 申請(qǐng)日: 2017-02-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106844726B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-11-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 施茂燊
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 成都彌知科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/583
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/583;G06K9/62
• 代理公司: 成都行之專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 51220
• 代理人: 田甜

1.一種基于詞匯樹(shù)檢索與暴力匹配的圖像識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟，圖像獲取步驟：獲取目標(biāo)圖像，并對(duì)該目標(biāo)圖像使用ORB算法提取所有ORB特征點(diǎn)，并對(duì)每一個(gè)ORB特征點(diǎn)生成相應(yīng)的描述子，生成該目標(biāo)圖像的ORB描述子序列；圖像上傳步驟：將該ORB描述子序列上傳到基于描述子樣本的云端圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中；圖像識(shí)別步驟：云端圖像數(shù)據(jù)庫(kù)利用檢索詞匯樹(shù)的檢索算法對(duì)圖像進(jìn)行匹配識(shí)別并返回匹配度靠前的N張候選圖像，其中N為大于1的自然數(shù)； 暴力匹配步驟：在云端圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中找到候選圖像，并利用字符串匹配算法對(duì)候選圖像和目標(biāo)圖像的ORB描述子序列做一對(duì)一的暴力匹配以確定最佳匹配圖像；

所述云端圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的生成方法包括以下步驟： 描述子生成步驟：收集圖像，提取每張圖像的ORB特征點(diǎn)，并對(duì)每個(gè)ORB特征點(diǎn)生成相應(yīng)的描述子以得到描述子樣本； 樹(shù)狀模型生成步驟：根據(jù)描述子樣本生成圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的樹(shù)狀模型； 數(shù)據(jù)庫(kù)生成步驟：向樹(shù)狀模型中添加圖像，建立樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；

所述描述子生成步驟具體為：收集圖像，分別對(duì)每張圖像進(jìn)行縮放以建立一個(gè)圖像金字塔，對(duì)圖像的各個(gè)尺度使用ORB算法提取所有ORB特征點(diǎn)，并對(duì)每一個(gè)ORB特征點(diǎn)生成相應(yīng)的描述子。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于詞匯樹(shù)檢索與暴力匹配的圖像識(shí)別方法，其特征在于，利用描述子之間的歐式距離作為判據(jù)，對(duì)描述子樣本用K-means算法做聚合分類(lèi)，生成圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的樹(shù)狀模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于詞匯樹(shù)檢索與暴力匹配的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述樹(shù)狀模型生成步驟具體為：

A1、定義一個(gè)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)，其最大層數(shù)為L(zhǎng)，每層最大子節(jié)點(diǎn)數(shù)為K；

A2、對(duì)描述子樣本用K-means算法做聚合分類(lèi)，得到子節(jié)點(diǎn)分類(lèi)結(jié)果，將每個(gè)子節(jié)點(diǎn)內(nèi)所有描述子的平均描述子作為該子節(jié)點(diǎn)的描述子；

A3、若該子節(jié)點(diǎn)內(nèi)描述子樣本的數(shù)量大于K的兩倍，則對(duì)該子節(jié)點(diǎn)內(nèi)的描述子樣本作進(jìn)一步的K-means分類(lèi)，重復(fù)該步驟，直至樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的最大層數(shù)小于等于L或者沒(méi)有子節(jié)點(diǎn)的描述子樣本數(shù)量大于K的兩倍；

A4、對(duì)所有的子節(jié)點(diǎn)依次排序標(biāo)號(hào)，生成圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的樹(shù)狀模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于詞匯樹(shù)檢索與暴力匹配的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)庫(kù)生成步驟為：

B1、給圖像一個(gè)唯一的編號(hào)；

B2、對(duì)該圖像進(jìn)行縮放以建立一個(gè)圖像金字塔，對(duì)圖像的各個(gè)尺度使用ORB算法提取所有ORB特征點(diǎn)，并對(duì)每一個(gè)ORB特征點(diǎn)生成相應(yīng)的描述子；

B3、將該圖像的所有描述子利用樹(shù)狀模型進(jìn)行分類(lèi)，并將每個(gè)描述子的分類(lèi)結(jié)果關(guān)聯(lián)在其分配到的子節(jié)點(diǎn)上；

B4、對(duì)每一張圖像做B1至B3的步驟，得到具有樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于詞匯樹(shù)檢索與暴力匹配的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述最佳匹配圖像為暴力匹配中描述子序列的字符串匹配度最高的那張。