[发明专利]基于视觉理解的图像识别方法在审
| 申请号： | 201810912356.0 | 申请日： | 2018-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN109190505A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 石修英 | 申请（专利权）人： | 石修英 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 641103 四川省内*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 量化特征参数 训练图像集 视觉理解 图像识别 虹膜特征 降维 符号处理 符号转换 虹膜识别 虹膜图像 匹配过程 特征维数 样本图像 用户体验 原始序列 对设备 复杂度 图像集 低维 眼部 匹配 样本 采集 注视 灵活 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于视觉理解的图像识别方法，其特征在于，包括：
采集用户眼部数据进行训练，得到量化特征参数；
利用该量化特征参数降低训练图像集的特征维数；
将低维图像集进行符号转换得到虹膜特征代码；
将训练图像集的虹膜特征代码与样本图像集进行匹配，实现虹膜识别。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集用户眼部数据进行训练，得到量化特征参数，进一步包括：
采集需要执行虹膜识别的用户眼部数据，得到原始图像集。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在执行虹膜识别之前，采集用户眼部数据进行训练得到量化特征参数和样本图像集。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在执行所有虹膜识别之前，通过一次样本训练过程得到量化特征参数和样本图像集并用于后续所有的虹膜识别。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用该量化特征参数降低训练图像集的特征维数，进一步包括：
利用量化特征参数对原始图像集进行特征提取，得到降维后的训练图像集。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用量化特征参数对原始图像集进行特征提取，进一步包括：
通过支持向量机，利用最优特征值对应的单位特征向量构成的特征矩阵对训练图像集进行降维处理，计算训练图像集在特征矩阵上的映射，得到降维后的训练图像集。
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