[发明专利]一种特征数据生成和特征匹配方法及装置

说明书

本发明实施例公开一种特征数据生成和特征匹配的方法，其中，获取图像的特征信息，并确定所述至少两类特征中每类特征所对应的权重，其中，所述第一类特征对应的权重大于所述至少两类特征中其他特征对应的权重，所述第一类特征为所述所获取的特征中的主要特征；根据所述权重，对所述至少两类特征进行加权，得到加权后的特征信息，存储所述加权后的特征信息到数据库中从而生成特征数据，或者根据加权后的特征信息在数据库中进行特征匹配。采用本发明实施例，可以提高建立的特征匹配的准确度。

技术领域

本发明实施例涉及多媒体技术领域，尤其涉及一种特征数据生成和特征匹配方法及装置。

背景技术

随着人们对社会公共安全越来越深入的密切关注，越来越多的政府研究机构和公司致力于相关的数据内容分析技术的研发，诸如商场、学校、大型广场、地铁站等人群密集易于发生公共安全事件的场所，已经部署了大量的监控摄像头，从而形成海量的视频数据，采用传统的人工对如此庞大的数据进行分析，已经无法满足实际的需求，因此，利用计算机实现对海量视屏数据中的行人自动再识别得到了快速的发展。

计算机内容分析技术的一个重要领域是特征提取。特征提取主要实现了对目标的检测与跟踪，并对感兴趣区域提取特征以表征源数据。对所提取的特征要求对同类数据具有一定的共性，异类的数据具有更高的区分性，即，具有较强的鉴别力。

现有针对目标的识别问题中，所提取的特征包括颜色、纹理、边缘、深度特征等，然而在海量数据集中，采用单一的特征很难获得对源数据较精准的描述。如何采用较简洁的方法，使得这些特征的描述能力得到更好的增强，成为一个难题。

发明内容

本发明实施例提供一种特征匹配和特征信息生成的方法及装置，可以提高图像特征匹配的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种特征匹配的方法，方法包括：对图像进行特征提取，获取至少两类特征。根据每类特种对图像的描述能力的大小，对特征进行加权，其中，对图像的描述能力越大的特征权重越大。根据加权后的特征得到包含多类特征的特征信息，并根据该特征信息进行特征匹配。特征对图像的描述能力是指根据该特征对图像进行描述时的区分度。通过根据对图像的描述能力对特征进行加权，从而增强了描述能力高的特征在多类特种中的权重，提高了加权后的特征信息在图像匹配时的区分度，从而增强了图像匹配的准确度。

在一种实现方式中，获取图像的特征信息，所述特征信息包含至少两类特征，所述至少两类特征中包含第一类特征。确定所述至少两类特征中每类特征所对应的权重，其中，所述第一类特征对应的权重大于所述至少两类特征中其他特征对应的权重，所述第一特征为所述至少两类特征中的对所述图像描述能力大于所述至少两类特征中其他特征的特征。根据所述权重，对所述至少两类特征进行加权，得到加权后的特征信息。根据所述加权后的特征信息，对所述图像进行特征匹配。通过对第一类特征进行加权，由于第一类特征的图像描述能力大于其他特征，从而提升了加权后的特征信息在图像匹配时的区分度，增强了特征匹配的准确性。

在一种实现方式中，图像的描述能力根据与该特征相关的一种指标值确定，相应的，第一类特征对应的权重根据所述第一类特征的第一指标值确定。例如，当特征为纹理特征时，纹理特征对于图像的描述能力可以根据图像的平均幅值，或者拉普拉斯算子确定；深度特征可以根据特征的置信度或者通过质量评测值确定。置信度用于描述所述深度特征映射到对应的预设区间的可能性，质量评测值根据质量评测矩阵得到。

在一种实现方式中，根据指标值确定特征所对应的权重可以根据公式：