[发明专利]图像识别方法及装置在审

专利信息
申请号: 201710188186.1 申请日: 2017-03-27
公开(公告)号: CN108664840A 公开(公告)日: 2018-10-16
发明(设计)人: 冯昊;韩在濬;张超;徐静涛;善言虎;安耀祖;崔昌圭 申请(专利权)人: 北京三星通信技术研究有限公司;三星电子株式会社
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 北京市立方律师事务所 11330 代理人: 张筱宁
地址: 100028 北京市朝*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 目标图像 目标物 评判 图像 预设 图像识别 质量评估 阈值时 处理图像 存储空间 目标识别 目标数据 评估模型 人脸识别 重新构造 检测 预存 退出 保证
【权利要求书】:

1.一种图像识别方法,其特征在于,包括:

从接收到的图像中检测目标物,并从所述图像中确定与所述目标物相应的目标图像;

对所述目标图像进行质量评估;

将所述目标图像进行识别处理以确定目标识别结果。

2.根据权利要求1所述的图像识别方法,其特征在于,步骤:对所述目标图像进行质量评估,包括:确定所述目标图像的评判值,并判断所述评判值是否满足预设阈值。

3.根据权利要求2所述的图像识别方法,其特征在于,步骤:对所述目标图像进行质量评估,以确定相应的目标图像评判值,并判断所述评判值是否满足预设阈值中,还包括:

当所述目标图像的所述评判值小于预设阈值时,则退出对当前帧图像的目标物的识别,并进入下一帧图像进行目标物识别;

当所述目标图像的所述评判值不小于预设阈值时,将所述目标图像进行识别处理以确定目标识别结果。

4.根据权利要求1、2或3所述的图像识别方法,其特征在于,步骤:从接收到的图像中检测目标物,并从所述图像中确定与所述目标物相应的目标图像中,还包括:

接收图像,从所述图像中检测目标物,并从所述图像中获取所述目标物所在的目标区域;

依据所述目标区域,获取所述目标区域图像,并提取出所述目标区域图像中的至少一个目标特征信息;

依据所述目标特征信息,对所述目标区域图像进行预处理,获得归一化的目标图像。

5.根据权利要求4所述的图像识别方法,其特征在于,步骤:接收图像,从所述图像中检测目标物,并从所述图像中获取所述目标物所在的目标区域中,还包括:

对所述图像进行目标物检测,以确定所述图像中存在目标物;

对所述图像进行指定目标特征检测,确定所述图像中的目标区域。

6.根据权利要求4所述的图像识别方法,其特征在于,步骤:从所述图像中获取所述目标物所在的目标区域,包括:

以第一目标物模型从所述图像中获取所述目标物所在的目标区域。

7.根据权利要求1所述的图像识别方法,其特征在于,步骤:对所述目标图像进行质量评估,包括:

以第二目标物模型获取所述目标图像的评判值。

8.根据权利要求6或7所述的图像识别方法,其特征在于,所述第一目标模型和所述第二目标模型为同一模型,且均是相同的用于检测的Adaboost自适应提升算法分类器。

9.根据权利要求4所述的图像识别方法,其特征在于,所述目标特征信息包括一个或任意多个所述目标区域内的目标特征的相对位置和/或各特征在所述目标区域内所占的面积。

10.根据权利要求4所述的图像识别方法,其特征在于,步骤:依据所述目标特征信息,对所述目标区域图像进行预处理,获得归一化的所述目标图像中,包括:

依据目标特征信息,对所述目标区域图像进行计算,得到初处理图像;

对所述初处理图像进行尺度归一化处理,获得尺度归一化处理后的所述目标图像;

对尺度归一化处理后的所述目标图像进行光照归一化,获得归一化的所述目标图像。

11.根据权利要求10所述的图像识别方法,其特征在于,步骤:对所述初处理图像进行尺度归一化处理,获得尺度归一化处理后的所述目标图像中,还包括:

对所述初处理图像后的所述目标图像进行目标特征信息校准,且所述目标特征信息校准包括目标特征信息尺寸的校准和/或角度的校准。

12.根据权利要求1所述的图像识别方法,其特征在于,所述目标图像像素值为预设像素值。

13.根据权利要求8所述的图像识别方法,其特征在于,所述Adaboost采用MB-LBP基于区域的局部二元模式检测并提取图像和所述目标图像中的目标特征信息。

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