[發明專利]圖像特征識別方法及裝置

在審

• 申請號: 202110331011.8
• 申請日: 2021-03-26
• 公開（公告）號: CN112818961A
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 褚建杰
• 申請（專利權）人: 北京東方金朔信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京細軟智谷知識產權代理有限責任公司 11471
• 代理人: 牛晴

本發明涉及一種圖像特征識別方法及裝置，所述方法包括獲取圖片，采用預設模板或形狀識別模型對所述圖片進行識別，并在識別成功后進行定位；所述采用預設模板對所述圖片進行識別，包括：獲取所述圖片中與預設模板的圖像的匹配區域；計算所述匹配區域的匹配度，在所述匹配度大于預設閾值時確定識別成功。本發明能夠實現對圖片上的文字或圖像的識別，從而進行定位。

技術領域

本發明屬于圖像識別技術領域，具體涉及一種圖像特征識別方法及裝置。

背景技術

圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術，是應用深度學習算法的一種實踐應用。現階段圖像識別技術一般分為人臉識別與商品識別，人臉識別主要運用在安全檢查、身份核驗與移動支付中；商品識別主要運用在商品流通過程中，特別是無人貨架、智能零售柜等無人零售領域。

相關技術中，圖像識別方式存在無法實現定位的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種圖像特征識別方法及裝置，以解決現有技術中圖像識別無法定位的問題。

為實現以上目的，本發明采用如下技術方案：一種圖像特征識別方法，包括：

獲取圖片；

采用預設模板或形狀識別模型對所述圖片進行識別，并在識別成功后進行定位；

所述采用預設模板對所述圖片進行識別，包括：

獲取所述圖片中與預設模板的圖像的匹配區域；

計算所述匹配區域的匹配度，在所述匹配度大于預設閾值時確定識別成功。

進一步的，所述獲取圖片，包括：

通過移動客戶端的相機拍攝或截圖的方式獲取到待識別的圖片；

如果所述待識別的圖片上文字的傾斜角大于預設閾值時，對所述待識別的圖片進行傾斜校正，得到圖片。

進一步的，采用形狀識別模型對所述圖片進行識別，包括：

獲取樣本圖片，對所述樣本圖片進行形狀和類型設定，得到訓練集和測試數據集；

根據訓練集和測試數據集對神經網絡模型進行訓練至神經網絡模型收斂，得到形狀識別模型；

對所述圖片進行預處理，得到待處理圖像；

將所述待處理圖像輸入到所述形狀識別模型中進行計算，輸出識別結果。

進一步的，對所述圖片進行預處理，包括：

對所述圖片進行灰度化，得到灰度圖像；

將所述灰度圖像進行壓縮，得到壓縮圖像；

將所述壓縮圖像轉換為一維向量并進行歸一化。

進一步的，對所述圖片進行預處理，還包括：

對所述圖片進行版面分析，包括：

將所述圖片中所有文字塊進行切分，區分文本段落、排版順序、域內屬性及各文字塊的聯系關系；

當所述圖片中含有表格區域時，對表格區域單獨進行表格分析處理。

進一步的，所述采用預設模板對所述圖片進行識別，還包括：

計算識別率。

進一步的，所述計算識別率，包括：

將匹配度值存儲在矩陣中；所述匹配度值作為所述矩陣的左上角頂點；

計算所述矩陣的相關系數并進行歸一化處理。