基于SURF特征的圖像物體識(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201510785408.9 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN105389593B 公開（公告）日 2019-01-11
申請(qǐng)公布號(hào) CN105389593B 申請(qǐng)公布日 2019-01-11
分類號(hào) G06K9/62 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 蔣興浩;孫錟鋒;許可;姜華;鄭輝 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 上海神州數(shù)碼有限公司
代理機(jī)構(gòu) 上海漢聲知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 郭國(guó)中
地址 200240 上海市閔行區(qū)東川路800號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種基于SURF特征的圖像物體識(shí)別方法，首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后對(duì)圖像提取SURF角點(diǎn)和SURF描述子描述圖像特征，再通過(guò)PCA數(shù)據(jù)白化、降維對(duì)特征進(jìn)行處理，處理后的特征通過(guò)Kmeans聚類建立詞袋模型，利用詞袋模型構(gòu)建圖像的視覺詞匯直方圖，最后利用非線性的支持向量機(jī)(SVM)分類方法進(jìn)行訓(xùn)練，并完成對(duì)圖像不同類別的劃分。在訓(xùn)練階段不同圖像的分類模型建模完成以后，在測(cè)試階段對(duì)測(cè)試集中的圖像進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同圖像物體識(shí)別的功能。本發(fā)明在識(shí)別率和速度上都具有優(yōu)異性能，使之更為客觀準(zhǔn)確地反映出圖像的內(nèi)容，此外還對(duì)SVM分類器的分類結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，降低了分類器判斷的錯(cuò)誤率和訓(xùn)練樣本類別的局限性。