[发明专利]一种基于手绘草图的识别方法

权利要求书

1.一种基于手绘草图的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：

对初始类别集中的每一幅草图按照预设大小进行调整，均匀提取若干个兴趣点，对每一个兴趣点均提取一个正方形块；

所述初始类别集具体为：

获取草图数据集共20000张，通过预处理使得关键词覆盖常见类别，将预处理后的草图数据集作为初始类别集；

所述预处理具体为：

构造草图数据集共20000张作为学习、评估和应用的基础；从标签库中提取1000个常见标签，以1000个常见标签为基准手动移除重复的以及不符合规则的标签；

通过预设标准和预设数据集中的关键词对删除后的草图数据集补充关键词，将预处理后的草图数据集作为初始类别集；

每个正方形块内提取像素点梯度，并根据方向量化到4个方向的单元，作为每个正方形块的局部特征；使用k-means聚类法构造视觉词典，每个草图用500维的向量表示；

以视觉词汇的频率直方图来表示草图，该表示对草图中局部特征的总量不敏感，但对局部结构和线方向比较敏感；

采用类内聚类分析以及对每个类别的特征向量进行降维处理，获取分类后的数据库；

将查询草图与分类后的数据库进行匹配，得到最终的检索结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于手绘草图的识别方法，其特征在于，所述预设标准和预设数据集具体为：普林斯顿形状基准和Caltech256数据集。

3.根据权利要求1所述的一种基于手绘草图的识别方法，其特征在于，所述使用k-means聚类法构造视觉词典，每个草图用500维的向量表示具体为：

计算平均特征向量：

从平均特征向量a_i中找到最接近的局部特征，在该集合中的最终表示r_i：则与r_i相对应的草图即为类的标志性草图；

其中，C_i表示属于簇i的所有局部特征集合；h_j表示第j局部特征。