[发明专利]目标对象的识别方法和装置

权利要求书

1.一种目标对象的识别方法，其特征在于，包括：

获取模板中每个第一边缘点的方向向量，其中，所述模板是从样本图像中提取出的第一识别区域，所述模板中包含目标对象；

获取待识别图像中第二识别区域内每个第二边缘点的方向向量；

根据所述每个第一边缘点的方向向量和对应的第二边缘点的方向向量，得到所述待识别图像的相似度量，其中，所述相似度量用于表征所述待识别图像与所述模板的相似度；

基于所述待识别图像的相似度量，得到所述待识别图像的识别结果，其中，所述识别结果用于表征所述待识别图像中是否包含所述目标对象，

基于所述待识别图像的相似度量，得到所述待识别图像的识别结果，包括：

判断所述第二识别区域内是否在相似度量大于或等于预设阈值的第二边缘点；

如果所述第二识别区域内存在相似度量大于或等于所述预设阈值的第二边缘点，则判断所述第二边缘点的相似度量是否为预设区域内的局部最大值，其中，所述第二边缘点为所述预设区域的中心点，所述局部最大值用于表征所述第二边缘点的相似度量大于所述预设区域内其他第二边缘点的相似度量；

如果所述第二边缘点的相似度量是所述预设区域内的局部最大值，则确定所述识别结果为所述待识别图像中包含所述目标对象；

如果所述第二识别区域内不存在相似度量大于或等于所述预设阈值的第二边缘点，或所述第二边缘点的相似度量不是所述预设区域内的局部最大值，则确定所述识别结果为所述待识别图像中未包含所述目标对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述每个第一边缘点的方向向量和对应的第二边缘点的方向向量，得到所述待识别图像的相似度量之前，所述方法还包括：

对所述每个第一边缘点的方向向量进行平移变换，得到所述每个第一边缘点的变换后的向量；

根据所述每个第一边缘点的变换后的向量和对应的第二边缘点的方向向量，得到所述相似度量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述每个第一边缘点的变换后的向量和对应的第二边缘点的方向向量，得到所述相似度量，包括：

获取所述每个第一边缘点的变换后的向量和对应的第二边缘点的方向向量的点积，得到所述每个第一边缘点对应的点积；

获取所述模板中所有第一边缘点对应的点积的平均值，得到所述相似度量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在获取所述对应的第二边缘点的归一化向量的点积，得到所述每个第一边缘点对应的点积之前，所述方法还包括：

对所述每个第一边缘点的变换后的向量进行归一化处理，并对所述对应的第二边缘点的方向向量进行归一化处理，得到所述每个第一边缘点的归一化向量和所述对应的第二边缘点的归一化向量；

获取所述每个第一边缘点的归一化向量和所述对应的第二边缘点的归一化向量的点积，得到所述每个第一边缘点对应的点积。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述模板中所有第一边缘点对应的点积的平均值，得到所述相似度量，包括：

获取所述每个第一边缘点对应的点积的绝对值，得到所述每个第一边缘点对应的绝对值；

获取所述每个第一边缘点对应的绝对值的平均值，得到所述相似度量。