[发明专利]一种图像签名生成方法和图像验证方法及装置在审
| 申请号: | 201210545728.3 | 申请日: | 2012-12-14 |
| 公开(公告)号: | CN103871044A | 公开(公告)日: | 2014-06-18 |
| 发明(设计)人: | 何成剑;薛晖;邓宇 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00 |
| 代理公司: | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人: | 栗若木 |
| 地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 开曼群岛;KY |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 图像 签名 生成 方法 验证 装置 | ||
1.一种图像签名生成方法,所述方法包括:
提取图像的多类特征的特征数据,所述多类特征至少为三类,其中包括至少一类全局特征和至少一类局部特征,且提取的不同类特征包含的图像内容信息量不同;
基于提取的所述多类特征的特征数据生成所述图像的签名。
2.如权利要求1所述的方法,其中:
所述提取的图像的多类特征包括如下两类全局特征:颜色特征和梯度特征;或者
所述提取的图像的多类特征包括如下一类全局特征:颜色特征;及一类中间特征;其中所述中间特征是将所述图像划分为多个子区域,将从各个子区域提取的某一全局特征合并得到的。
3.如权利要求1或2所述的方法,其中:
所述提取的图像的多类特征包括如下一类局部特征:尺度不变特征转换(SIFT)特征。
4.如权利要求2所述的方法,其中:
所述从各个子区域提取的某一全局特征是各个子区域的梯度方向直方图。
5.如权利要求1、2或4所述的方法,其中:
所述基于提取的所述多类特征的特征数据生成所述图像的签名,包括:
将所述多类特征的特征数据分别进行归一化处理后,组合得到一个新的特征向量,所述新的特征向量即为所述图像的签名。
6.如权利要求1、2或4所述的方法,其中:
所述提取图像的多类特征的特征数据之前,还包括:
针对所述多类特征中一类或多类特征,分别选取图像样本并提取所述图像样本的特征数据,对每一类特征,将提取的所述特征数据聚类,得到该类特征的多个聚类中心并加以标识;
所述提取图像的多类特征之后,还包括:
针对已聚类的每一类特征,根据提取的所述图像的特征数据,从该类特征的多个聚类中心中确定与其最近的一个聚类中心,将该聚类中心的标识作为所述图像的该类特征的子空间标识写入签名。
7.一种图像验证方法,所述方法包括:
将待验证图像的签名中的多类特征信息与源图像的签名中的相应特征信息进行匹配,如果各类特征信息均相匹配,则判定所述待验证图像与所述源图像重复,否则判定所述待验证图像与所述源图像不重复;
其中,所述待验证图像和源图像的签名是基于所提取的图像的多类特征的特征数据生成的,所述多类特征至少为三类,其中包括至少一类全局特征和至少一类局部特征,且提取的不同类特征的图像内容信息量不同。
8.如权利要求7所述的方法,其中:
所述提取的图像的多类特征包括如下两类全局特征:颜色特征和梯度特征;或者
所述提取的图像的多类特征包括如下一类全局特征:颜色特征;及一类中间特征;其中所述中间特征是将所述图像划分为多个子区域,将从各个子区域提取的某一全局特征合并得到的。
9.如权利要求7所述的方法,其中:
所述提取的图像的多类特征包括如下一类局部特征:尺度不变特征转换(SIFT)特征。
10.如权利要求8所述的方法,其中:
所述从各个子区域提取的某一全局特征是各个子区域的梯度方向直方图。
11.如权利要求7、8、9或10所述的方法,其中:
所述基于提取的所述多类特征的特征数据生成所述图像的签名,包括:
将所述多类特征的特征数据分别进行归一化处理后,组合得到一个新的特征向量,所述新的特征向量即为所述图像的签名。
12.如权利要求7所述的方法,其中:
将所述待验证图像的签名中的多类特征信息与源图像的签名中的相应特征信息进行匹配,包括:
所述多类特征信息是根据各类特征的图像内容信息量从小到大的顺序逐类进行匹配的。
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