[發明專利]基于大數據和人工智能的匹配度計算方法

在審

• 申請號: 202110361074.8
• 申請日: 2020-10-16
• 公開（公告）號: CN112990079A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 陳晶晶
• 申請（專利權）人: 陳晶晶
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于大數據和人工智能的匹配度計算方法，其特征在于，包括：

將目標背景圖像按照與目標人臉圖像中的各個人臉部位的關聯關系分割為多個目標背景子圖像；

將每一個所述目標背景子圖像轉換為目標背景二值化子圖像，得到多個目標背景二值化子圖像；

針對每一個所述目標背景二值化子圖像，對該目標背景二值化子圖像進行輪廓提取處理，得到該目標背景二值化子圖像對應的輪廓特征；

針對每一個所述目標背景二值化子圖像，對該目標背景二值化子圖像對應的輪廓特征所包圍的二值化區域，按照預先確定的目標路徑進行像素值排序處理，得到該目標背景二值化子圖像對應的像素值序列；

針對每一個所述目標背景二值化子圖像，基于該目標背景二值化子圖像與所述目標人臉圖像中的各個人臉部位的關聯關系在預設的多個匹配模型中，確定該目標背景二值化子圖像的目標匹配模型；

針對每一個所述目標背景二值化子圖像，基于該目標背景二值化子圖像對應的目標匹配模型，將該目標背景二值化子圖像對應的像素值序列與第一目標數據庫中的每一幀參考圖像進行序列匹配處理，得到該目標背景二值化子圖像對應的多個匹配結果；

針對每一個所述目標背景二值化子圖像，將該目標背景二值化子圖像對應的多個匹配結果作為一個匹配結果集合，得到多個匹配結果集合；

針對每一個所述匹配結果集合，將該匹配結果集合中的多個匹配結果按照匹配度由高到低的順序進行排序；

針對排序的每一個序號，將該序號在多個匹配結果集合中對應的匹配結果進行均值計算，得到該序號對應的匹配均值；

在多個序號對應的多個匹配均值中確定最大匹配均值，并確定該最大匹配均值對應的目標序號；

獲取所述目標序號和在該目標序號之前的所有序號對應的匹配均值，并基于獲取的匹配均值進行加權計算，得到加權均值，其中，序號在前的匹配均值的權重系數大于序號在后的匹配均值的權重系數；

將所述加權均值作為目標匹配結果。

2.一種基于大數據和人工智能的匹配度計算方法，其特征在于，包括：

將目標背景圖像轉換為目標背景二值化圖像；

對所述目標背景二值化圖像進行輪廓提取處理，得到該目標背景圖像對應的輪廓特征；

將所述輪廓特征中的一個端點像素點作為起點、另一個端點像素點作為終點，按照預設像素點數量進行滑窗處理，得到多個像素點軌跡，其中，每一個所述像素點軌跡包括的像素點的數量為所述預設像素點數量，每兩個相鄰的所述像素點軌跡之間對應的排序的像素點相鄰，且若所述輪廓特征為閉合的軌跡，則以任意相鄰的兩個像素點作為兩個端點像素點；

針對每一個所述像素點軌跡，將該像素點軌跡與第一目標數據庫中的每一幀參考圖像進行軌跡匹配處理，得到該像素點軌跡對應的多個匹配結果，其中，所述參考圖像為多幀；

針對每一個所述像素點軌跡，將該像素點軌跡對應的多個匹配結果作為一個匹配結果集合，得到多個匹配結果集合；

針對每一個所述匹配結果集合，將該匹配結果集合中的多個匹配結果按照匹配度由高到低的順序進行排序；

針對排序的每一個序號，將該序號在多個匹配結果集合中對應的匹配結果進行均值計算，得到該序號對應的匹配均值；

在多個序號對應的多個匹配均值中確定最大匹配均值，并確定該最大匹配均值對應的目標序號；

獲取所述目標序號和在該目標序號之前的所有序號對應的匹配均值，并基于獲取的匹配均值進行加權計算，得到加權均值，其中，序號在前的匹配均值的權重系數大于序號在后的匹配均值的權重系數；

將所述加權均值作為目標匹配結果。