[发明专利]一种基于视觉一致性约束的图像目标分类方法

摘要

本发明提供一种基于视觉一致性约束的图像目标分类方法，所述方法包括首先将具备相同视角范围、相同姿态和相近光照条件的同类图像目标，称为满足视觉一致性约束的同一子类目标；其次，将满足视觉一致性约束的相同子类目标样本，根据目标类别属性的不同，分别提取区分特征进行训练，得到视觉一致性约束的子分类器；将该子分类器和传统分类器作为一组滤波器并行连接，构造一个新的目标分类器；测试样本送入新分类器中的基本分类器和每一个子分类器，并比较它们的滤波响应，选出响应值最大的一个输出结果，作为新分类器最终的分类结果。本发明有效地解决了图像类内目标视觉不一致导致的分类精度和鲁棒性不足问题。

主权项

一种基于视觉一致性约束的图像目标分类方法，其特征在于：所述方法基于视觉一致性约束，将具备相似或相同视觉形态的同类目标，构造为一个子类目标集，并训练得到对应的子类目标分类器；同类目标所有的子类分类器和基本分类器构成一个滤波器组，利用该滤波器形成一个新的目标分类器，实现目标的精确分类检测；所述基本分类器，是指在全形态样本空间即所有的同类别属性的样本中训练得到的分类器，用以检测不属于所有子分类器的目标，以避免遗漏；所述方法包括以下步骤：步骤一，视觉一致性约束条件建立：根据视角、姿态和光照这三个条件，构造一个视觉一致性约束条件：将具备相同视角范围、相同姿态和相近光照条件的同类图像目标，称为满足视觉一致性约束的同一子类目标；步骤二，将满足视觉一致性约束的相同子类目标样本，根据目标类别属性的不同，分别提取区别特征进行训练，得到基于视觉一致性约束的子分类器；步骤三，将步骤二得到的子分类器和基本分类器作为一组滤波器并行连接，构造一个新的目标分类器；步骤四，将测试样本送入新分类器中的基本分类器和每一个子分类器，并比较它们的滤波响应，选出响应值最大的一个输出结果，作为新分类器最终的分类结果。