[发明专利]基于图像特征的图像主体的识别方法

说明书

本发明公开了一种基于图像特征的图像主体的识别方法。该方法首先进行图像的初步处理，通过图片增强深化图片特征，将前景和背景大致区分开；形态学处理主要用于提取图像特征，分割过程则将一幅图像划分为组成部分或目标对象；研究图像特征提取则是要将前面提取出来的图像元素或目标对象表示为适合计算机后续处理的数值形式，最终形成能够直接供机器学习生成的分类器模型使用的特征；分布式环境提供搜索效率和并行计算能力；输入图像经过上述方法识别得到特征数据后搜索与之相似度最高的图像并输出，判断二者是否匹配。本发明不仅提供了稳定可行的图像搜索方法，对图像的语义进行深度的分析学习，提高了当前搜索算法的时间和速度，同时避免了网络制约，普适性很高。

技术领域

本发明涉及如何提取图像隐藏信息完成大型图像库的分类后进行高效识别，并将结果输出以供使用的方法，特别是一种基于图像特征的图像主体的识别方法。

在提高检索效率方面做出了非常大的进步提升，故应用前景广泛。

背景技术

基于图像特征的图像主体的识别方法是指仅需消费者提供所需物品的图片，便可通过本方法获得改物品的特征信息。随着WWW的急剧增长以及多媒体技术的飞速发展，快速有效地进行互联网图片信息检索、查询和浏览，成为人们的迫切需求。目前，一些现存的方法的图片搜索方法，大多是采用基于文本关键字和链接信息来进行图片的搜索和检索，并没有利用图片本身的视觉内容信息，其检索精确度受到一定的限制。而一些基于内容的图片检索系统则仅仅利用图片的内容信息来进行图片检索，难于解决语义鸿沟的问题。如果用户手上有一张图片，用以上方法查询这张图片的内部信息显然很不方便，因为一般来说，图片搜索只是分析同关键词有关的网络图片，而图片的内容因为多种原因不会被纳入到搜索的范畴里，例如在搜图网站上搜索一个用户感兴趣的物品，用户手上有它的照片，但是不知道它的具体信息如图片所描述的对象的种类，那就无从下手进行搜索，所以此时传统的搜索方式已无法满足消费者的要求。而通过简单的文字搜索再对搜索结果进行浏览的方式，会因关键字的不准确而极大地限制用户的选择空间，所以本发明基于图像特征的图像主体的识别是目前最有效的可以满足高精度检索的方法。

现有的以图搜图技术即Google Search by Image，L Van Heerden，SI Duminy，NJLuwes三位学者在Google search by image:a system evaluation of adjusted imagesfor the detection of visual plagiarismv中提到了google现有的图像搜索算法进行了概括，基本包括三个步骤：首先将目标图片进行特征提取，描述的算法有很多，可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征；然后将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表，最后进行相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算；根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来；最后应该还有一步筛选最佳匹配图片。该方法对图像特征信息进行编码后做成查找表，特征标注越多，虽然可以提高搜索精度，但是无法避免查找时间会受到的限制；在相似度匹配计算时，阈值的确定虽然依据所需要的鲁棒性确定，但是在选择时还是需要多次试验才能最终确认。该方法在图片语义的分析上仍停留在较为基础的阶段，致使一些特殊输入图片得不到正确的匹配结果，而且大多时候会受到网络限制，真正应用于国内会不太容易实现。

发明内容

本发明的目的在于可以在用户搜索时手中仅有物品图片其他相关信息较少的的情况下，提供一种能够有效地根据用户提供的图片分析，得到正确的物体种类特征继而进行高效搜索的工具。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于图像特征的图像主体的识别方法，步骤如下：

第一步，标注选取好的训练集的特征，首先判断图片中物品的所属物种，根据不同的物种细化特征，如动物则标记具体所属科族，全身颜色，眼睛，鼻子的特性等；详细标注后作为训练集待用；