[发明专利]基于自适应特征和分类模型选择的图像识别方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于自适应特征和分类模型选择的图像识别方法及系统，全面考虑了不同种类的图像的识别，不局限于单一图像特征的匹配，也异于组合特征匹配方法，具有较高的灵活性。本发明为图像识别检索模型预先设置较为全面的特征提取方法，并且为每个特征设置一种相应的分类器，同时确定计算图像特征间距离的方法并根据计算距离的结果确定特征库中与待识别图像的特征距离最近的特征，为待分类识别的图像自适应地指定合适的分类器进行特征匹配以及类判别，以提高图像识别率，当待识别的图像受各种不良因素影响时，使用同一种识别模型均具有较好的识别效果，可以解决目标图像类型发生改变等情况下识别模型的匹配性能降低的问题。

主权项

一种基于自适应特征和分类模型选择的图像识别方法，其特征在于，包括：设置供训练和测试的图像样本数据库，并把所述图像样本数据库划分为若干个子类，每一子类中图像样本数据具有一种或多种共同的特征；确定每一种特征的提取方法，并为每一种特征的提取方法确定相应的分类器；对所有子类中的图像样本数据分别根据所有特征的提取方法提取特征组成特征库，并对所述特征库中所有特征进行一致性处理；对所述特征库中的每一种特征用所有的分类器轮流进行训练，并从所述特征库中随机选择部分图像用以验证分类器的识别率，根据识别率的验证结果为每个子类确定识别率最高的一种特征及对应的分类器；对待识别图像用所有特征的提取方法提取对应的特征，并对提取到的特征进行一致性处理；根据预设的计算距离方法确定所述待识别图像的所有特征和所述特征库中的每一种特征的距离，根据距离计算的结果确定特征库中与待识别图像的特征距离最近的特征；根据预设的计算距离方法确定所述待识别图像的特征和所述特征库中的每一种特征的距离，根据计算距离的结果确定特征库中与待识别图像的特征距离最近的特征；根据与待识别图像的特征距离最近的特征确定与该特征相对应的分类器，根据确定的对应的分类器确定对应的子类，使用确定的对应的分类器在对应的子类中检索识别出与待识别图像匹配的图像样本数据。