[发明专利]广谱集成多算法的图像识别方法

说明书

本发明公开了一种广谱集成多算法的图像识别方法，包括S1：构建不同图像识别算法对不同的待识别业务类型的图像识别准确度数据库；S2：获取待识别图像信息，确定待识别图像信息所对应的待识别业务类型，选取图像识别准确度大于预设阈值的图像识别算法对待识别图像信息进行识别处理，得到图像识别结果。本发明通过找出针与不同识别业务类型相适应的较佳算法，再通过找出的多个算法，依次对同一张图片进行识别，可最大程度提高识别精确度。

技术领域

本发明涉及一种广谱集成多算法的图像识别方法。

背景技术

目前图像识别算法比较多，针对不同场景需要采用不同的算法，算法需要根据实际的图片进行调优，致使图像识别的针对性很强，局限性很大。

发明内容

本发明的目的是提供一种广谱集成多算法的图像识别方法，以解决现有的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种广谱集成多算法的图像识别方法，包括以下步骤：

S1：构建不同图像识别算法对不同的待识别业务类型的图像识别准确度数据库；

S2：获取待识别图像信息，确定待识别图像信息所对应的待识别业务类型，选取图像识别准确度大于预设阈值的图像识别算法对待识别图像信息进行识别处理，得到图像识别结果。

进一步地，该方法还包括：

S3：在对待识别图像信息进行识别处理后，将选取所有图像识别算法所对应的图像识别结果进行保存，并使相关工作人员在项目初期根据保存信息对图像识别结果进行复核，对图像识别结果进行监督。

进一步地，所述步骤S1包括：

S11：创建图像信息数据库，并对将数据库中的图像信息按照待识别业务类型进行分类标记；

S12：采用多个图像识别算法分别对不同待识别业务类型的图像信息进行图像识别处理，获取各算法对各待识别业务类型的图像识别准确度，并将得到的所述图像识别准确度进行分类保存至所述数据库中。

进一步地，所述图像识别准确度的评价方法包括：确定图像识别准确度的影响因数以及每个影响因数的权重，根据所述图像识别准确度的影响因数以及每个影响因数的权重设定算法评价机制综合评价图像识别准确度。

进一步地，所述图像识别准确度的影响因数包括准确率、错报率和漏报率。

进一步地，在进行图像识别处理时，针对同一图像识别结果，统计每个算法的图像识别结果偏差，并结合场景对图像识别结果偏差交大的算法进行参数调优，以提高各算法的准确性。

进一步地，图像信息的待识别业务类型包括跨物种语义级别的图像分类、细粒度图像分类和实例图像分类中的一种、两种或三种。

进一步地，所述待识别图像信息的待识别业务类型两种或两种以上时，将待识别图像信息所包括的待识别业务类型按照权重进行赋值，此时根据待识别图像信息的待识别业务类型权重和图像识别准确度综合选取图像识别算法待识别图像信息进行识别处理。

进一步地，所述待识别图像信息的待识别业务类型两种或两种以上时，图像识别算法的具体选择方法为：计算

Mmax＝(M₁,M₂,M_n)

M₁＝x₁y₁₁+x₂y₂₁+..+x₃y_n1