[发明专利]基于三支决策的图像识别方法

说明书

本发明涉及高性能图像识别领域，特别涉及基于三支决策的图像识别方法；所述方法包括训练样本数据集图像；利用样本数据集图像对基于三支决策的分类器进行训练，得到待识别图像所需要的分类器，即基于三支决策的图像识别分类器；对所述待识别图像进行分割；把待识别图像划分为三个区域；对基于三支决策分类器分割出的延迟决策区域进行迭代分类处理；对剩下的延迟决策区域进行判断，是否达到临界值；当延迟决策区域达到临界值，说明待识别图像已经不可再分割，然后对所有的正区域识别；本发明可以充分利用图像中有用信息，使图像识别技术和三支决策理论结合起来，达到更高的识别率。

技术领域

本发明涉及高性能图像识别领域，特别涉及一种基于三支决策的图像识别方法。

背景技术

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。基于内容的图像识别从70年代开始便成为一个非常活跃的研究领域，其推动力来源于两大研究方向：数据库系统和计算机视觉。

基于内容的图像识别是多媒体数据挖掘领域的一个重要分支，图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。最初的图像识别研究主要集中于如何选择合适的全局特征去描述图像内容和用什么样的相似度度量进行图像匹配。由于计算机视觉以及人工智能发展的不成熟，目前图像识别的进一步发展受到影响。由于使用了全局的图像特征，这种方法只适用于简单的图像或背景较为单一的图像，近年来，基于图像识别的相关反馈技术也成为一个研究热点。它根据用户的需求随时调整系统检索时用的特征和相似度量算法，尽量减少低层特征和高级语义间的差别。

目前计算机视觉和模式识别技术还不能达到对目标进行高效识别的水准，导致了描述对象层语义和抽象层语义比较困难，因此现在对于图像语义特征的研究集中在语义特征模型的第一层，即特征语义层。因为简单语义特征的提取与分析是利用复杂语义信息的基础，而计算机对图像内容的理解一般指图像的低层视觉特征，如颜色、纹理、形状等；而实际上，人类对图像的理解即图像语义信息表达的内容要远远多于图像的视觉特征。这种从图像低层视觉特征与图像高层语义特征之间存在着的较大差距，即“语义鸿沟”。

综上所述，现在一般的图像识别方法都是基于图像的低层语义进行研究的，由于计算机自身性能的问题，只能程序化的执行单一的操作指令，导致一般方法对图像的识别率低，而如何提高图像识别率，理解图像深层语义成了现在亟待解决的研究方向。

三支决策(Three-way Decision，简称3WD)是近几年发展起来的一种处理不确定性决策的方法，是一种复合人类认知的“三分而治”(Trisecting and Acting)模型。三支决策是一种基于符合人类认知的决策模式，它认为：人们在实际决策过程中，对于具有充分把握接受或拒绝的事物能够立即做出快速的判断；对于哪些不能立即做出决策的事物，人们往往会推迟对事件的判断，即延迟决策。在更多的实际决策过程中，存在决策环境的复杂性，信息获取的不完备性，群决策中各专家意见不一致性，决策者所具备知识的有限性和思维模糊性等不确定情况，决策者在大多数情况下很难准确的给出损失函数的具体取值。一般来说，不确定的含义很广泛，主要包括随机性、模糊性、不完全性、不稳定性和不一致性等方面。通常而言，三支决策分为两种模式：基于双评价函数的三支决策和基于单评价函数的三支决策。

因为，如何将三支决策方法与图像识别方法结合起来，实现更优的图像识别技术成为亟待解决的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出基于三支决策的图像识别方法。

本发明一种基于三支决策的图像识别方法，如图1所示：

一种基于三支决策的图像识别方法：包括：

S1、输入待识别的图像；

S2、利用样本数据集图像得到三支决策分类器；