物品識(shí)別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種物品識(shí)別方法，包括獲取圖片特征再將獲取的圖片特征向量與數(shù)據(jù)庫中的圖片特征向量進(jìn)行比對(duì)，利用歐氏距離確定所拍攝的照片的物品信息。本發(fā)明采用人類視覺較敏感的HSV色彩空間，將紋理特征和顏色特征結(jié)合之后使用直方圖來統(tǒng)計(jì)，可以大大提高辨識(shí)率和辨識(shí)范圍，并且通過獲取物體的重心來使物體在旋轉(zhuǎn)不同角度時(shí)都能準(zhǔn)確地對(duì)其進(jìn)行特征的獲取，還增加了對(duì)照片特征水平翻轉(zhuǎn)、垂直翻轉(zhuǎn)機(jī)像素移位的特征比對(duì)，進(jìn)一步提高辨識(shí)的準(zhǔn)確率。
【專利說明】物品識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種識(shí)別方法，尤其涉及一種對(duì)物品照片的特征獲取進(jìn)行識(shí)別的方法【背景技術(shù)】
[0002]電腦技術(shù)的進(jìn)步及儲(chǔ)存裝置成本的降低使數(shù)位影像在許多方面被廣泛應(yīng)用，如罪犯辨識(shí)、影像圖庫、人造衛(wèi)星影像搜尋等。
[0003]過去，信息大多僅限于以文字的方式呈現(xiàn)，由于信息的多樣化，現(xiàn)今的信息很多是各種多媒體資料。而如何從數(shù)量龐大的多媒體信息中選取復(fù)合條件的數(shù)據(jù)，包括以前的文字關(guān)鍵字查詢，以及利用圖像特征去以圖找圖的方式，已成了多媒體研究的主流方向之一。由于影像中包含許多紋理、形狀或顏色等不易以關(guān)鍵字描述的特征，因此需要一種能通過圖像的特征如顏色、輪廓或形狀進(jìn)行辨別的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的比對(duì)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種物品的識(shí)別方法，可以通過拍攝物體的照片并與數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)從而快速查詢出相同或相似的物件。本方法包括獲取圖片特征并將獲取的圖片特征向量與數(shù)據(jù)庫中的圖片特征向量進(jìn)行比對(duì)，利用歐氏距離確定所拍攝的照片的物品信息。
[0005]獲取圖片特征的步驟包括:
[0006](SI)將拍攝的照片由RGB色彩空間模式轉(zhuǎn)為HSV色彩空間模式，轉(zhuǎn)換的公式為
[0007]
【權(quán)利要求】
1.一種物品識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟: 獲取圖片特征 (51)將拍攝的圖片像素由RGB色彩空間模式轉(zhuǎn)為HSV色彩空間模式； (52)將HSV色彩空間模式中的H、S、V分別量化為8、3、3個(gè)區(qū)域，從而將照片像素點(diǎn)的值量化為72色； (53)將量化后的圖片像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為平面坐標(biāo)； (54)將轉(zhuǎn)換為平面坐標(biāo)的照片像素值使用邊緣檢測(cè)計(jì)算出X軸及Y軸的變化趨勢(shì)； (55)獲取照片上的微結(jié)構(gòu)特征； (56)將步驟S5獲得的特征位置與步驟S2獲得的色彩數(shù)據(jù)相結(jié)合； (57)將步驟S6得到的特征使用直方圖統(tǒng)計(jì)圖片的特征向量； 圖片特征比對(duì) 將獲取的圖片特征向量與數(shù)據(jù)庫中的圖片特征向量進(jìn)行比對(duì)，利用歐氏距離確定所拍攝的照片的物品信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識(shí)別方法，其特征在于，步驟(S5)中微結(jié)構(gòu)特征獲取的方法包括以下步驟， (551)將圖片切割為若干個(gè)不重疊的正方形微結(jié)構(gòu)區(qū)域； (552)對(duì)每一個(gè)微結(jié)構(gòu)區(qū)域內(nèi)的周圍像素點(diǎn)與中心像素點(diǎn)做比較； (553)將與中心像素點(diǎn)相同的周圍像素點(diǎn)保留，否則刪除； (554)將微結(jié)構(gòu)區(qū)域的中心比對(duì)位置由正中央依次往右、下、右下移動(dòng)一個(gè)像素，對(duì)圖像重新進(jìn)行分割，再進(jìn)行S53的判斷步驟； (555)將上述四種區(qū)塊切割運(yùn)算后的保留像素進(jìn)行合并，得到所需的微結(jié)構(gòu)特征。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識(shí)別方法，其特征在于，步驟S4對(duì)平面坐標(biāo)進(jìn)行邊緣檢測(cè)之后計(jì)算出物體的長(zhǎng)與寬，并將特征區(qū)域的中心并移至照片量化后的中心點(diǎn)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識(shí)別方法，其特征在于，使用直方圖統(tǒng)計(jì)的方法包括以下步驟， (571)由步驟S6取得的特征計(jì)算出圖像大小并計(jì)算出最小外接圓的半徑及圓心； (572)將極坐標(biāo)的圓心與上述步驟的外接圓圓心重疊，并將外接圓分為若干個(gè)同心圓組成的區(qū)域； (573)將每個(gè)區(qū)域所對(duì)應(yīng)的特征部分記錄起來并用直方圖統(tǒng)計(jì)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識(shí)別方法，其特征在于，在圖片特征對(duì)比時(shí)，除了獲取原照片的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比之外，還包括將照片特征水平翻轉(zhuǎn)、垂直翻轉(zhuǎn)機(jī)像素移位獲取特征數(shù)據(jù)再進(jìn)行對(duì)比。
【文檔編號(hào)】G06K9/64GK103577840SQ201310526390
【公開日】2014年2月12日 申請(qǐng)日期:2013年10月30日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月30日
【發(fā)明者】莊禮鴻, 吳明霓, 翁至中 申請(qǐng)人:汕頭大學(xué)