[发明专利]一种云端图像数据库生成及识别方法在审
申请号: | 201710073065.2 | 申请日: | 2017-02-10 |
公开(公告)号: | CN106844725A | 公开(公告)日: | 2017-06-13 |
发明(设计)人: | 施茂燊 | 申请(专利权)人: | 深圳前海大造科技有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06K9/62 |
代理公司: | 成都行之专利代理事务所(普通合伙)51220 | 代理人: | 田甜 |
地址: | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 云端 图像 数据库 生成 识别 方法 | ||
1.一种云端图像数据库生成方法,其特征在于,包括以下步骤,
描述子生成步骤:收集图像,提取每张图像的ORB特征点,并对每个ORB特征点生成相应的描述子以得到描述子样本;
树状模型生成步骤:根据描述子样本生成图像数据库的树状模型;
数据库生成步骤:向树状模型中添加图像,建立树状结构的图像数据库。
2.根据权利要求1所述的一种云端图像数据库生成方法,其特征在于,所述描述子生成步骤具体为:收集图像,分别对每张图像进行缩放以建立一个图像金字塔,对图像的各个尺度使用ORB算法提取所有ORB特征点,并对每一个ORB特征点生成相应的描述子。
3.根据权利要求1所述的一种云端图像数据库生成方法,其特征在于,所述树状模型生成步骤为:利用描述子之间的欧式距离作为判据,对描述子样本用K-means算法做聚合分类,生成图像数据库的树状模型。
4.根据权利要求3所述的一种云端图像数据库生成方法,其特征在于,所述树状模型生成步骤具体为:
A1、定义一个树状结构,其最大层数为L,每层最大子节点数为K;
A2、对描述子样本用K-means算法做聚合分类,得到子节点分类结果,将每个子节点内所有描述子的平均描述子作为该子节点的描述子;
A3、若该子节点内描述子样本的数量大于K的两倍,则对该子节点内的描述子样本作进一步的K-means分类,重复该步骤,直至树状结构的最大层数小于等于L或者没有子节点的描述子样本数量大于K的两倍;
A4、对所有的子节点依次排序标号,生成图像数据库的树状模型。
5.根据权利要求1所述的一种云端图像数据库生成方法,其特征在于,所述数据库生成步骤为:
B1、给图像一个唯一的编号;
B2、对该图像进行缩放以建立一个图像金字塔,对图像的各个尺度使用ORB算法提取所有ORB特征点,并对每一个ORB特征点生成相应的描述子;
B3、将该图像的所有描述子利用树状模型进行分类,并将每个描述子的分类结果关联在其分配到的子节点上;
B4、对每一张图像做B1至B3的步骤,得到具有树状结构的图像数据库。
6.一种云端图像数据库识别方法,其特征在于,包括以下步骤,
图像获取步骤:获取目标图像,并对该目标图像使用ORB算法提取所有ORB特征点,
并对每一个ORB特征点生成相应的描述子,生成目标图像的ORB描述子序列;
图像上传步骤:将该ORB描述子序列上传到按权利要求1至5任一权利要求的方法生成的云端图像数据库中;
图像识别步骤:云端图像数据库利用检索词汇树的检索算法对图像进行匹配并返回ID结果。
7.根据权利要求1所述的一种云端图像数据库生成方法,其特征在于,所述图像识别步骤具体为:利用检索词汇树的检索算法在图像数据库中寻找该图像的最佳匹配,并返回最佳匹配的编号。
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