[发明专利]广告图像识别方法及广告图像识别系统

权利要求书

1.广告图像识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集广告素材图像，并获取广告模板图像；

获取广告素材图像和广告模板图像的关键点和对应的多维主成分特征；

基于所述广告素材图像或所述广告模板图像，选取任意维度作为目标维度，计算目标维度下所有关键点的主成分特征的均值，根据所述均值和所述目标维度下各关键点对应的主成分特征的差异，对关键点进行分类得到关键点类别；将所述广告素材图像的关键点类别和所述广告模板图像的关键点类别进行配对得到多个关键点类别对；

基于一组关键点类别对，以关键点各维度的主成分特征的特征值为权重，计算关键点之间的距离，根据所述距离对关键点进行匹配得到多组关键点对；选取任意广告素材图像作为目标素材图像，根据目标素材图像中关键点和所述关键点对得到与所述目标素材图像对应的广告模板图像，每张广告模板图像对应多张广告素材图像；

选取任意广告模板图像作为目标模板图像，根据所述目标模板图像和对应的多张广告素材图像的各像素点的灰度值差异，得到与所述目标模板图像匹配的广告素材图像。

2.根据权利要求1所述的广告图像识别方法，其特征在于，所述获取广告素材图像和广告模板图像的关键点和对应的多维主成分特征，包括：

通过尺度不变特征变换算法提取所述广告素材图像和所述广告模板图像中的关键点和关键点的特征描述子；

计算所述特征描述子的协方差矩阵得到所述协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；根据所述特征描述子和对应的特征向量得关键点的多维主成分特征。

3.根据权利要求1所述的广告图像识别方法，其特征在于，所述根据所述均值和所述目标维度下各关键点对应的主成分特征的差异，对关键点进行分类得到关键点类别，包括：

选取任意关键点作为目标关键点；当目标维度下目标关键点的主成分特征大于等于所述均值时，将目标维度标记为1；当目标维度下目标关键点的主成分特征小于所述均值时，将目标维度标记为0；目标关键点的每个维度均对应一个标记，根据每个维度对应的标记得到一个二进制数；

将二进制数相同的广告素材图像中的关键点分为一类，二进制数相同的广告模板图像中的关键点分为一类，得到多个关键点类别。

4.根据权利要求1所述的广告图像识别方法，其特征在于，所述计算关键点之间的距离，根据所述距离对关键点进行匹配得到多组关键点对，包括：

所述距离的计算公式为：

其中，为所述距离；为广告模板图像的关键点的第维的主成分特征；为广告素材图像的关键点的第维的主成分特征；为主成分特征的特征值；为关键点的维数。

5.根据权利要求1所述的广告图像识别方法，其特征在于，所述根据目标素材图像中关键点和所述关键点对得到与所述目标素材图像对应的广告模板图像，包括：

基于目标素材图像中关键点对应的关键点对，获取各广告模板图像中和所述目标素材图像中的关键点成关键点对的关键点数量；最大关键点数量对应的广告模板图像为所述目标素材图像对应的广告模板图像。

6.根据权利要求1所述的广告图像识别方法，其特征在于，所述根据所述目标模板图像和对应的多张广告素材图像的各像素点的灰度值差异，得到与所述目标模板图像匹配的广告素材图像，包括：

根据所述灰度值差异分别将目标模板图像和对应的多张广告素材图像进行匹配，得到对应的匹配度；最大匹配度对应的广告素材图像为与所述目标模板图像匹配的广告素材图像；

所述匹配度的计算公式为：

其中，为所述匹配度；为自然常数；为广告模板图像每行像素点的数量；为广告模板图像每列像素点的数量；为广告模板图像第行第列像素点的灰度值；为广告素材图像第行第列像素点的灰度值。

7.广告图像识别系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1~6任意一项所述方法的步骤。