[發(fā)明專利]圖像識別方法和裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201810488527.1
• 申請日: 2018-05-21
• 公開（公告）號: CN108734214A
• 公開（公告）日: 2018-11-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳巖
• 申請（專利權(quán)）人: OPPO廣東移動通信有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 廣州華進聯(lián)合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 方高明

1.一種圖像識別方法，其特征在于，包括：

獲取待處理圖像；

將所述待處理圖像輸入至隨機森林模型中，得到所述待處理圖像的類別標簽，所述類別標簽為所述待處理圖像的場景類別，所述隨機森林模型是根據(jù)帶有場景類別的圖像訓(xùn)練得到的；

輸出所述類別標簽。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述隨機森林模型的建立過程如下：

提取樣本圖像中的圖像特征作為樣本集；

對所述樣本集中的圖像特征進行有放回的重復(fù)采樣；

分別計算采樣后的所述圖像特征作為節(jié)點時的信息參數(shù)值；

根據(jù)所述信息參數(shù)值分別建立與所述圖像特征對應(yīng)的決策樹。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述待處理圖像輸入至隨機森林模型中，得到所述待處理圖像的類別標簽，包括：

將所述待處理圖像輸入至所述隨機森林模型，所述隨機森林模型提取所述待處理圖像中圖像特征；

分別計算所述圖像特征作為節(jié)點的信息參數(shù)值；

根據(jù)計算出的所述信息參數(shù)值分別建立不同的決策樹，并得到所述不同決策樹的輸出結(jié)果；

根據(jù)所述輸出結(jié)果得到所述待處理圖像的類別標簽。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述輸出結(jié)果得到所述待處理圖像的類別標簽，包括：

統(tǒng)計所述輸出結(jié)果中出現(xiàn)的類別標簽的次數(shù)；

將所述次數(shù)最多的類別標簽作為所述待處理圖像的類別標簽。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述隨機森林模型包括前景隨機森林模型，所述將所述待處理圖像輸入至隨機森林模型中，得到所述待處理圖像的類別標簽，包括：

將所述待處理圖像輸入至所述前景隨機森林模型，所述前景隨機森林模型提取所述待處理圖像中前景圖像特征；

分別計算所述前景圖像特征作為節(jié)點的第一信息參數(shù)值；

根據(jù)計算出的所述第一信息參數(shù)值分別建立不同的決策樹，并得到所述不同決策樹的第一輸出結(jié)果；

根據(jù)所述第一輸出結(jié)果得到所述待處理圖像的第一類別標簽。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述隨機森林模型包括后景隨機森林模型，所述將所述待處理圖像輸入至隨機森林模型中，得到所述待處理圖像的類別標簽，還包括：

將所述待處理圖像輸入至所述后景隨機森林模型，所述后景隨機森林模型提取所述待處理圖像中后景圖像特征；

分別計算所述后景圖像特征作為節(jié)點的第二信息參數(shù)值；

根據(jù)計算出的所述第二信息參數(shù)值分別建立不同的決策樹，并得到所述不同決策樹的第二輸出結(jié)果；

根據(jù)所述第二輸出結(jié)果得到所述待處理圖像的第二類別標簽。

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取通過攝像頭采集的預(yù)覽圖像；

將所述預(yù)覽圖像輸入至所述隨機森林模型中，得到所述預(yù)覽圖像的類別標簽；

輸出所述預(yù)覽圖像的類別標簽。

8.一種圖像識別裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取待處理圖像；

標簽獲取模塊，用于將所述待處理圖像輸入至隨機森林模型中，得到所述待處理圖像的類別標簽，所述類別標簽為所述待處理圖像的場景類別，所述隨機森林模型是根據(jù)帶有場景類別的圖像訓(xùn)練得到的；

標簽輸出模塊，用于輸出所述類別標簽。

9.一種電子設(shè)備，包括存儲器及處理器，所述存儲器中儲存有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時，使得所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至7中任一項所述的圖像識別方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。