[发明专利]一种词袋模型优化和图像识别的方法及装置

摘要

一种词袋模型优化和图像识别的方法及装置，其中，所述图像识别方法，包括：获取待测试图像的局部特征向量；将所述局部特征向量输入到利用词袋模型优化方法优化后的词袋模型中；根据所述词袋模型中的聚类词汇以及所述聚类词汇的权重，计算所述测试图像在每一个词袋模型中的编码残差；将所述多个词袋模型的所述编码残差进行排序，根据所述编码残差的大小，判断所述待测试图像的类别，本方法不需要大量训练样本图像就能获得很好的识别准确率，同时解决了大部分图像识别模型扩展能力差的问题。

主权项

1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：获取待测试图像的局部特征向量；将所述局部特征向量输入到优化后的词袋模型中，获得所述优化后的词袋模型的步骤包括：获取每一个词袋模型中的聚类词汇；将所述聚类词汇进行聚类，得到聚类中心，其中所述聚类中心的数量等于所述词袋模型的个数；统计每一个所述聚类中心下的所述聚类词汇隶属于的所述词袋模型的数量；根据所述聚类词汇隶属于的所述词袋模型的数量，计算所述词袋模型中的所述聚类词汇的权重；根据所述优化后的词袋模型中的聚类词汇以及所述聚类词汇的权重，计算所述待测试图像在每一个所述优化后的词袋模型中的编码残差，所述计算所述待测试图像在每一个所述优化后的词袋模型中的编码残差包括：分别获取每一个所述优化后的词袋模型的聚类词汇以及所述聚类词汇的权重；在所述每一个所述优化后的词袋模型中，将所述待测试图像的每一个局部特征向量聚类到最接近的聚类词汇；计算所述每一个局部特征向量与所述聚类词汇的二范数，并将所述二范数乘以所述聚类词汇的权重，得到所述每一个局部特征向量的编码残差；累加所述每一个所述局部特征向量的编码残差；将多个优化后的词袋模型的所述编码残差进行排序，根据所述编码残差的大小，判断所述待测试图像的类别。