[发明专利]一种基于图像特征点匹配的违规图像检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像特征点匹配的违规图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.构建词汇树：将图像数据库中的图像作为输入图像，首先计算输入图像对应的特征描述符集，通过特征描述符集构建一颗词汇树，并建立词袋描述符与图像之间的联系；

S2.查询图像：将S1中的输入图像通过词汇树检索图像数据库中与查询图像最为相似的图像作为候选图像；

S3.计算相似度：通过图像匹配技术，计算查询图像与候选图像的相似度，选择最为相似的候选图像作为检索结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像特征点匹配的违规图像检测方法，其特征在于，S1中的词汇树为树状结构。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像特征点匹配的违规图像检测方法，其特征在于，S1中的词汇树有两个构建参数：一是聚类参数K，影响树中结点的最大分支数量；二是深度参数D，即为词汇树的最大深度。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像特征点匹配的违规图像检测方法，其特征在于，S1中的构建词汇树的具体过程为：

S11.计算图像数据库中所有图像的特征描述符，词汇树的根结点N₁₁包含全体特征描述符；

S12.将根结点N₁₁加入到待遍历结点集合S中，待遍历结点集合S中保存了所有待遍历的结点，这些结点可能成为叶子结点或枝干结点；

S13.从待遍历结点集合S中取出一个结点N_lm，结点的值为结点包含的特征描述符的平均值；

S14.通过判断结点N_lm包含特征描述符的数量是否大于K，即判断结点N_lm是否进行聚类操作：若数量小于等于K，则不进行聚类，结点N_lm就成为一个叶子节点，跳转到S18；否则，进行聚类；

S15.通过对结点N_lm包含的特征描述符进行Kmeans++聚类，使每一聚类形成一个新子结点N_il+1，则该子结点包含这一类所有的特征描述符；

S16.通过判断新子结点N_li+1的深度是否深度达到了最大深度D，若达到就不能作为枝干结点，跳转到S18；

S17.将新子结点N_li+1加入到待遍历结点集合S中；

S18.判断待遍历结点集合S是否为空；若为空，说明所有结点都已经遍历，构建词汇树的流程结束；否则需要跳转到S13进行遍历。

5.根据权利要求4所述的一种基于图像特征点匹配的违规图像检测方法，其特征在于，词汇树的构建，是对特征描述符进行聚类的过程，每个特征描述符最后会进入一个叶子结点，这个叶子结点就是一个视觉单词。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像特征点匹配的违规图像检测方法，其特征在于，S2查询图像的具体过程为：

S21.计算输入图像I_a的局部特征描述符；

S22.通过对每个局部特征描述符在词汇树中找到最相似的视觉单词，自根结点N₁₁开始，每次在此结点的所有子结点中，找最相似的一个子结点，直到当前结点为叶子结点，这个结点就是局部特征描述的视觉单元W_i；

S23.通过统计所有视觉单元的序号，构成视觉单元的统计直方图向量；

S24.使用检索词频率逆文档频率权重对统计直方图向量进行加权，得到词袋特征描述符。