[发明专利]基于互补特征和类描述的商品图像分类方法

权利要求书

1.一种基于互补特征和类描述的商品图像分类方法，其特征在于互补特征的提取及改进的图像-类的距离计算方法，具体描述如下步骤：

步骤一、取已分好类的图像作为训练样本；

步骤二、提取各标记图像类中图片的塔式梯度方向直方图和塔式关键词直方图互补特征，其中塔式级数为L(L＝0，1...n)；

步骤三、提取待分类商品图像的塔式梯度方向直方图和塔式关键词直方图特征，其中塔式级数为L(L＝0，1...n)；

步骤四、然后计算各图像类的类描述符，即代表各图像类的塔式梯度方向直方图和塔式关键词直方图特征；

步骤五、计算待分类商品图像与图像类描述符之间的距离，即分别计算待分类商品图像与每个图像类之间的塔式梯度方向直方图距离和塔式关键词直方图距离，采用chi-square距离计算方法，将计算出来的两种距离进行线性加权，将线性加权距离最小的图像类作为分类结果。

2.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于图像类的类描述符利用下公式求得：

图像类的类特征描述符为{HGC^(l)，HWC^(l)，}l＝0，1，…，L-1

HGC(l)=HGCj(l)|minjd(HGCj(l),HGq(l))]]>

HWC(l)=HWCj(l)|minjd(HWCj(l),HWq(l))]]>

l＝0，1，…，L-1，j＝0，1…，N_C

其中：HGq^(l)，HWq^(l)分别表示待分类商品图像的第i级(i＝0，1，…，L-1)塔式梯度直方图和塔式关键词直方图，分别表示图像类中第j幅图像的第i级(l＝0，1，…，L-1)塔式梯度直方图和塔式关键词直方图；另外，L为塔式分解级数，N_C为该图像类中含有的图片的总数。

3.根据权利要求1或2所述的分类方法，其特征在于在步骤二和步骤四之前还包括使用图片批量编辑工具将所有的标记图像类和待分类商品图像的分辨率进行压缩的步骤，其中标记图像类和待分类商品图像压缩的分辨率相同。

4.根据权利要求1或2所述的分类方法，其特征在于步骤五中的线性加权系数通过交叉验证方式获得。