[发明专利]基于自然语言理解和图像图形的智能图像识别系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于自然语言理解和图像图形的智能图像识别系统，包括傅里叶变化模块、局部特征向量模块，将其与系统录入的特定人物特征对比分析后，若相似度达到预设值后将捕捉高分辨率多角度的该人面部信息，再将高分辨率图像分N块，然后用Gabor核函数与每一块图像卷积，得到N个特征，然后将这些特征串联起来，形成局部Gabor特征向量；LDA线性判别分析模块，使用LDA线性判别分析对得到的一个全局特征向量和N个局部特征向量进行降维处理，得到了全局分类器和局部分量分类器。本发明在比对成功条件下再获取高分辨率图像进而识别，实现精确比对。

技术领域

本发明涉及一种图形识别技术，特别是基于自然语言理解和人脸图像为核心的的图形识别系统及方法。

背景技术

图像识别技术是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。

图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征，如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。

物体识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。

国际上已经有很多顶级企业如Google、Bing、Ebay、Amazon等在进军这一领域。Google连续投资或收购了Plink、Pixazza、Like三家公司，累计金额超过1亿2千万美金；苹果则收购了人脸视觉搜索Polar Rose；微软也在Bing上大力推广图像相似搜索。而11月初阿里巴巴集团投资了基于视觉的图片购物搜索淘淘搜。一般企业也在往这边发展，比如南京轻搜为客户提供以图搜图的服务

现在图像识别技术主要应用于：

遥感图像识别：航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。

军事、公安刑侦等领域：图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。

生物医学图像识别：图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术，例如CT(ComputedTomography)技术等。

机器视觉领域：作为智能机器人的重要感觉器官，机器视觉主要进行3D图像的理解和识别，该技术也是目前研究的热门课题之一。机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，太空机器人的自动操作等。

通讯领域：在通讯应用上包括图像传输、电视电话、电视会议等。

发明内容

1、发明目的。