[发明专利]一种基于图像处理的书籍自动归类方法

摘要

一种基于图像处理的书籍自动归类方法，包括：获取与全景摄相机预设距离传动机构上的图书图像信息；对图书图像进行预处理，获取图书的长度、宽度、厚度、标题、作者、出版社；加载文本并进行预处理，计算图书单词的词频和逆词频，分词获取图书的特征矩阵；得到降维后的新图书样本矩阵；对图书样本矩阵进行归属度计算。本发明显著的提高了图书利用率，降低了查找难度，提高了查找准确率，能够做到实时查找，该方法在智能控制、计算速度以及实时性方面大大增强，同时本发明对书籍的尺寸数据进行了提取为图书书架的藏书设计提供了参考。

主权项

1.一种基于图像处理的书籍自动归类方法，其特征在于，获取与全景摄相机预设距离传动机构上的图书图像信息；对图书图像进行预处理，获取图书的长度、宽度、厚度、标题、作者、出版社；加载文本并进行预处理，计算图书单词的词频和逆词频，分词获取图书的特征矩阵，特征矩阵表示为G＝[X1,X2,...,XM]^T,其中，Xi＝[x1,x2,...,xN]^T，Xi表示第i本书加权后的单词和图书长宽厚信息分布；对数据进行标准化，图书数据样本集为X∈R^M×N，其中M表示样本数量，N表示维数，进行标准化处理步骤如下：其中标准化后的矩阵为Y＝{y_ij}，求Y的协方差矩阵根据得到的协方差矩阵进行特征值分解求其特征值[λ₁,λ₂,...,λ_m]和特征向量[α₁,α₂,...,α_m]；对特征值进行降序排列，选取前K个特征值对应的特征向量组成投影矩阵，对原始样本矩阵进行投影，得到降维后的新图书样本矩阵；对图书样本矩阵进行归属度计算，计算如下：其中，u_ik表示图书x_k对图书类别v_i的隶属度；d(x_k；v_i)表示图书x_k到图书类别v_i的距离；c与n分别为初始图书类个数和待分类图书的总个数；m为加权指数，m>1，加权指数越大表示辨别度程度越小，U为c×n的隶属度矩阵，X是n×p的待分类图书数据集矩阵，p为降维后的图书数据维数，V为c×p的图书类别集合矩阵；t＝t+1，当max|u_ik^t‑u_ik^t‑1|<ε或者t>N时，计算停止，其中ε是一个非常小的实数，N为一个足够大的实数。