[发明专利]一种图像分类方法和装置

权利要求书

1.一种图像分类方法，其特征在于，包括：

将待分类的图像进行加密；

对所述加密后的图像进行属性的约简，其中，所述约简之后的图像的属性的数量从第一数量变为第二数量，所述第一数量大于第二数量，所述图像的属性是为所述图像进行分类的依据；

将进行属性约简之后的加密图像输入到模型中得到输出结果，其中，所述模型为利用多组训练数据训练出来的用于分类的机器学习模型；

对所述模型的输出结果进行解密后获得所述图像的分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述加密后的图像进行属性的约简包括：

利用加密属性约简算法对所述加密后的图像进行约简，其中，所述加密属性约简算法的属性重要度的标准为安全曼哈顿距离。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述待分类的图像进行加密包括：

利用Paillier加密算法对所述待分类的图像进行加密。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述模型的输出结果进行解密后获得所述图像的分类结果包括：

利用Paillier解密算法对所述模型的输出结果进行解密后获得所述图像的分类结果。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于：将进行属性约简之后的加密图像输入到所述模型中得到输出结果包括：

利用加密算法对所述模型的参数进行加密，其中，所述模型为SVM模型，所述参数为所述SVM模型中的w参数和b参数；

将进行属性约简之后的加密图像输入到加密之后的所述模型中得到输出结果。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于：将待分类的所述图像进行加密前，所述方法还包括：

将所述图像进行处理，其中，所述处理包括：去噪、增强和去除背景；

利用灰度共生矩阵对进行所述处理后的所述图像进行图像特征提取。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：利用灰度共生矩阵方法对进行所述处理后的图像进行图像特征提取包括：

将每张图像平均分为4份，对其中每1份进行如下操作：

获得其在0°、45°、90°、135°方向上的灰度共生矩阵，并通过灰度共生矩阵求解对比度、相关性、能量和角二阶矩4个统计量，再对每个统计量求均值和方差，得到一个8维的特征量。

8.一种图像分类装置，其特征在于：包括：至少一个模块，其中，所述至少一个模块中的每个模块分别用于执行权利要求1至7中任一项所述的方法中的步骤。

9.一种处理器，用于执行软件，其特征在于，所述软件用于执行权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种存储器，用于存储软件，其特征在于，所述软件用于执行权利要求1至7中任一项所述的方法。