[發明專利]一種基于圖像特征提取的女性風格辨識方法

在審

• 申請號: 201911010409.0
• 申請日: 2019-10-23
• 公開（公告）號: CN111008291A
• 公開（公告）日: 2020-04-14
• 發明（設計）人: 鄭澤宇;許原野;董靜雅
• 申請（專利權）人: 杭州屏行視界信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/58
• 分類號: G06F16/58;G06K9/46
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于圖像特征提取的風格辨識方法，其特征在于：

S1專業設計師對已有的女性圖片進行風格標識；

S2將圖片在梯度方向進行加權投影，并將投影后的圖片劃分為若干小區域，并對圖片中每個像素點的積分計算，達到對小區域特征提取，得到該圖片的特征矩陣；

S3輸出最優的不同風格特征矩陣；

S4通過手機(平板電腦或其他智能移動端設備)將女性測量者進行拍照，通過通信技術(有線/無線互聯網)將圖片上傳到服務器上或云端服務器；

S5通過二范數進行空間度量，輸出待識別圖像的風格，得到測量者風格。

2.根據權利要求1所述的測量方法，所述步驟S1中的風格標識在于，

1)標記人員應為專業的設計師，保證圖片風格標記的正確性；

2)標記的圖片應達到一定數目，保證特征提取的全面性，并具有一定的容錯性。

3.根據權利要求1所述的測量方法，所述步驟S2特征在于，

1)采用Gamma校正法對已經標記的圖像進行顏色空間的標準化，

I(x,y)＝I(x,y)^gamma

I為已標記的圖像，gamma為一常數，為圖像上任一像素點；

2)計算像素點(x,y)處的水平方向梯度G_x(x,y)＝H(x+1,y)-H(x-1,y)和像素點(x,y)處的垂直方向梯度G_y(x,y)＝H(x+1,y)-H(x-1,y)(H(x,y)為像素點(x,y)的像素值)。接著計算像素點(x,y)的梯度和梯度方向

3)將圖片沿梯度方向進行投影，利用梯度大小作為投影權值，并將投影后的圖像分為若干個小單元格，每個單元格為m×n個像素點(m、n均為常數)；

4)計算每個單元格內所有像素點的顏色特征均值(c_i是第i個像素點的顏色特征),計算可得第i個像素點的顏色特征的量化值

5)計算第i個像素點位置特征的量化值(d_max是目標區域中距離目標中心距離最遠的像素點到目標區域中心點的距離，d_i是第i個像素點到目標區域中心點的距離)；

6)計算第i個像素點的加權系數

7)計算特征u的加權系數(r∈Ω_k，Ω_k是具有有第u個特征值的m個像素點在目標區域的集合)；

8)計算每一個像素點G(x,y)的左上角方向所有的像素和ii(x,y)＝∑_k≤x,j≤yf(k,j)；

9)對于任意一個小區域，當其左上角的像素點為G(x₁,y₁)，則其右上角的像素點為G(x₁,y₁+n),左下角的像素點為G(x₁+m,y₁。,右下角的像素點為G(x₁+m,y₁+n)(m、n為小區域的長和寬)。則該區域的特征值D＝ii(x₁,y₁)+ii(x₁,y₁+n)-ii(x₁+m,y₁)+ii(x₁+m,y₁+n)；

10)利用子窗口特征D和加權系數S_u，得到特征矩陣。

4.根據權利要求1所述的測量方法，所述步驟S3特征在于，

計算模型的平方誤差和利用求得θ,即求得其的代價函數并對多張該風格的圖片進行相同操作，輸出該風格最優的風格特征矩陣。采用相同的方法的到8種風格特征矩陣L¹,L²,…,L⁸。

5.根據權利要求1所述的測量方法，所述步驟S4特征在于，

1)圖片應具有較高的分辨率；

2)圖片包含臉部圖片，并且臉部應當清晰且無遮擋物。

6.根據權利要求1所述的測量方法，所述步驟S5特征在于，

將待測圖片進行上述的步驟S2和步驟S3后，輸出待測試圖片的特征矩陣L′，并利用二范數進行空間度量，輸出對應的風格

(i為矩陣的行數，j為矩陣的列數)。