[发明专利]一种图像识别方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种图像识别方法及系统，其中，所述方法包括：利用户型图和非户型图建立训练样本，通过神经网络进行训练，生成二分类器；利用所述非户型图建立训练样本，通过神经网络进行训练，生成M分类器；其中，M是所述非户型图所划分的类别数；将待测图像输入到所述二分类器和所述M分类器进行识别，根据所述二分类器和所述M分类器的输出结果得到所述待测图像的类别，并根据所述待测图像的类别标记所述待测图像。本发明实施例通过生成二分类器和M分类器，二者结合来实现对图像的自动识别及标记，减少了大量的人工工作量，并且与一个分类器相比，识别准确率更高。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像识别方法及系统。

背景技术

房地产服务平台为房地产的租赁、交易等提供了很大的便利，得到越来越广泛的应用。但是，现有房地产服务平台中需要人工操作的节点较多，如在房地产租赁平台中，通常需要租赁方客户上传房屋实勘图(包括卧室图、客厅图、厨房图、卫生间图等)及户型图(包括测绘图、标准图、非标图、开发商图、商住两用标准图、简版户型图等)到房地产租赁平台，并通过人工进行标记，如标记为卧室图、客厅图、厨房图、卫生间图或户型图等。

人工进行图像的识别、标记需要大量的人力资源，造成人力资源的浪费，而且标记效率低下。

发明内容

为解决现有技术中人力识别、标记图像任务繁重、效率低下的问题，本发明实施例提供一种图像识别方法及系统。

第一方面，本发明实施例提供一种图像识别方法，该方法包括：利用户型图和非户型图建立训练样本，通过神经网络进行训练，生成二分类器；利用所述非户型图建立训练样本，通过神经网络进行训练，生成M分类器；其中，M是所述非户型图所划分的类别数；将待测图像输入到所述二分类器和所述M分类器进行识别，根据所述二分类器和所述M分类器的输出结果得到所述待测图像的类别，并根据所述待测图像的类别标记所述待测图像。

第二方面，本发明实施例提供一种图像识别系统，该系统包括：二分类器建立单元，用于利用户型图和非户型图建立训练样本，通过神经网络进行训练，生成二分类器；M分类器建立单元，用于利用所述非户型图建立训练样本，通过神经网络进行训练，生成M分类器；其中，M是所述非户型图所划分的类别数；图像识别单元，用于将待测图像输入到所述二分类器和所述M分类器进行识别，根据所述二分类器和所述M分类器的输出结果得到所述待测图像的类别，并根据所述待测图像的类别标记所述待测图像。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：利用户型图和非户型图建立训练样本，通过神经网络进行训练，生成二分类器；利用所述非户型图建立训练样本，通过神经网络进行训练，生成M分类器；其中，M是所述非户型图所划分的类别数；将待测图像输入到所述二分类器和所述M分类器进行识别，根据所述二分类器和所述M分类器的输出结果得到所述待测图像的类别，并根据所述待测图像的类别标记所述待测图像。

第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如下方法：利用户型图和非户型图建立训练样本，通过神经网络进行训练，生成二分类器；利用所述非户型图建立训练样本，通过神经网络进行训练，生成M分类器；其中，M是所述非户型图所划分的类别数；将待测图像输入到所述二分类器和所述M分类器进行识别，根据所述二分类器和所述M分类器的输出结果得到所述待测图像的类别，并根据所述待测图像的类别标记所述待测图像。

本发明实施例通过生成二分类器和M分类器，二者结合来实现对图像的自动识别及标记，减少了大量的人工工作量，并且与一个分类器相比，识别准确率更高。

附图说明