[发明专利]一种人工智能图像特征提取系统及其特征识别方法

说明书

本发明公开了一种人工智能图像特征提取系统，包括：图像扫描模块，其用于将原始图像完整的扫描得到扫面图像Ⅰ，合成模拟图像Ⅰ；图像渲染模块，其用于对模拟图像Ⅰ进行渲染处理，然后在通过图像过滤模块进行过滤后，图像模拟成型模块Ⅱ，其用于通过图像提取模块获得的特征数据合成模拟图像Ⅱ，然后通过图像特征标记模块对模拟图像Ⅱ上的图像特征进行逐个标记，再通过图像特征提取模块将标记后的图像特征进行提取，获得特征数据，该特征数据再通过特征数据路径规划模块进行路径规划。本发明在对图像进行特征特征识别时，不会对原始图像造成损坏；提高对模拟图像Ⅰ的渲染处理效果，通过图像特征提取模块可准确提取特征数据。

技术领域

本发明属于人工智能图像特征提取技术领域，具体涉及一种人工智能图像特征提取系统及其特征识别方法。

背景技术

图像识别，是基于同一类物(如，人脸等)的特征信息进行识别的一种识别技术，但是，由于传统图像特征识别过程中需要对原始图像进行多次处理，这样会造成原始图像失真，且过程中对图像处理不到位，不能精确标定处原始图像的特征，不利于图像特征的识别，为此，我们提出一种人工智能图像特征提取系统及其特征识别方法，以解决上述背景技术中提到的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种人工智能图像特征提取系统及其特征识别方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种人工智能图像特征提取系统，包括：

图像扫描模块，其用于将原始图像完整的扫描得到扫面图像Ⅰ，并通过图像分析模块对图像进行数据分析，然后通过图像模拟成型模Ⅰ将数据分析后的扫面图像Ⅰ合成模拟图像Ⅰ；

图像渲染模块，其用于对模拟图像Ⅰ进行渲染处理，然后在通过图像过滤模块进行过滤后，直接通过图像提取模块进行特征数据提取；

图像模拟成型模块Ⅱ，其用于通过图像提取模块获得的特征数据合成模拟图像Ⅱ，然后通过图像特征标记模块对模拟图像Ⅱ上的图像特征进行逐个标记，再通过图像特征提取模块将标记后的图像特征进行提取，获得特征数据，该特征数据再通过特征数据路径规划模块进行路径规划。

优选的，所述图像分析模块包括图像属性检测模块、图像来源检测模块和图像尺寸检测模块，其中图像来源检测模块用于检测原始图像的来源，图像尺寸检测模块用于检测原始图像的尺寸。

优选的，所述图像属性检测模块用于检测原始图像的像素、分辨率、内存大小、颜色、位深、色调、饱和度、亮度、色彩通道以及图像的层次。

优选的，所述图像渲染模块包括图像周边打点模块、图像打点连线模块和打点连线处理模块，其中图像周边打点模块用于在模拟图像Ⅰ的特征图形的周边进行连续的打点，图像打点连线模块用于将打点之间进行连续性连接，打点连线处理模块用于将打点之间的连线进行连线调整处理。

优选的，所述连线调整处理具体步骤为：通过图像分析模块调取图像库中的图像数据，并对图像边缘的连线进行走向进行总结分析，然后打点连线处理模块将总结分析的数据用于将打点之间的连线进行合理化的调整，使得连线更自然清晰。

优选的，所述特征数据路径规划模块通过共享模块将特征数据进行分享，共享模块通过通讯模块连接有验证查询模块，并在通过终端模块输入密码的情况下，验证查询模块使得终端模块可查看共享模块中保存的特征数据。

本发明还提供了一种人工智能图像特征提取系统的特征识别方法，具体包括以下步骤：

S1、图像扫描模块将原始图像完整的扫描得到扫面图像Ⅰ，并通过图像分析模块对图像进行数据分析，通过中图像来源检测模块检测原始图像的来源，图像尺寸检测模块检测原始图像的尺寸，图像属性检测模块检测原始图像的像素、分辨率、内存大小、颜色、位深、色调、饱和度、亮度、色彩通道以及图像的层次，然后通过图像模拟成型模Ⅰ将数据分析后的扫面图像Ⅰ合成模拟图像Ⅰ；