[發明專利]圖像分類方法、服務器及存儲介質

在審

• 申請號: 201810071179.8
• 申請日: 2018-01-24
• 公開（公告）號: CN108280190A
• 公開（公告）日: 2018-07-13
• 發明（設計）人: 吳樓
• 申請（專利權）人: 深圳前海大數金融服務有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國

本發明公開了一種圖像分類方法、服務器及存儲介質，該方法包括：獲取待分類圖像；提取分類圖像預設區域的特征信息，并將特征信息生成目標特征向量；將目標特征向量與預設樣品庫中分類后的索引向量數據進行匹配，確定匹配成功的索引向量數據對應的預設分類類型，并將預設分類類型作為待分類圖像的目標分類類型。本發明通過對待分類圖像提取出全局特征和局部特征，并與預設圖庫中的索引進行對比，根據對比結果確定分類類型，可通過對圖像進行識別，實現對圖像進行自動分類，從而提高圖像分類準確性。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像分類方法、服務器及存儲介質。

背景技術

目前，在業務系統操作過程中，往往需要將大量資料掃描成圖像并保存成電子資料，方便查詢和使用，一般來說，這些資料有很多分類，比如說身份證、合同、個人征信等等，業務人員在掃描資料的時候，需要手動進行歸類很不方便，可能誤操作導致分類錯誤，也極為影響效率。

發明內容

本發明的主要目的在于提出一種圖像分類方法、服務器及存儲介質，旨在提高圖像分類的效率及圖像分類的準確性。

為實現上述目的，本發明提供一種圖像分類方法，所述圖像分類方法包括以下步驟：

獲取待分類圖像；

提取所述待分類圖像預設區域的特征信息，并將所述特征信息生成目標特征向量；

將所述目標特征向量與預設樣品庫中分類后的索引向量數據進行匹配，確定匹配成功的索引向量數據對應的預設分類類型，并將所述預設分類類型作為所述待分類圖像的目標分類類型。

優選地，所述提取所述待分類圖像預設區域的特征信息，并將所述特征信息生成目標特征向量，具體包括：

根據顏色和邊緣的方向性描述符提取所述待分類圖像全局區域的特征信息，生成多維直方圖向量信息；根據加速穩健特征算法提取所述待分類圖像局部區域的預設特征點信息，并根據所述預設特征點信息生成特征點向量信息；根據視覺詞袋模型提取所述待分類圖像局部區域的特征信息，并根據預設視覺詞生成所述特征信息對應的視覺詞直方圖向量信息；

將所述多維直方圖向量信息、特征點向量信息和視覺詞直方圖向量信息生成目標特征向量。

優選地，所述根據顏色和邊緣的方向性描述符提取所述待分類圖像全局區域的特征信息，生成多維直方圖向量信息，具體包括：

根據顏色和邊緣的方向性描述符提取所述待分類圖像中全局區域的顏色信息和紋理信息，將所述顏色信息和紋理信息進行結合生成多維直方圖向量信息。

優選地，所述根據加速穩健特征算法提取所述待分類圖像局部區域的預設特征點信息，并根據所述預設特征點信息生成特征點向量信息，具體包括：

根據加速穩健特征算法依據預設矩陣生成預設特征點信息，并根據所述預設特征點信息生成特征點向量信息。

優選地，所述根據視覺詞袋模型提取所述待分類圖像局部區域的特征信息，并根據預設視覺詞生成所述特征信息對應的視覺詞直方圖向量信息，具體包括：

根據視覺詞袋模型提取所述待分類圖像局部區域的特征信息，通過所述特征信息與預設視覺詞的映射關系生成所述特征信息對應的視覺詞直方圖向量信息。

優選地，所述將所述目標特征向量與預設樣品庫中分類后的索引向量數據進行匹配，確定匹配成功的索引向量數據對應的預設分類類型，并將所述預設分類類型作為所述待分類圖像的目標分類類型之前，所述方法還包括：

根據顏色和邊緣的方向性描述符、加速穩健特征算法和視覺詞袋模型提取樣本圖像數據中的向量信息，并根據所述向量信息生成索引向量數據。