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一种大数据环境下的图像识别方法.pdf

摘要
申请专利号:

CN201510507897.1

申请日:

2015.08.18

公开号:

太阳城集团CN105069136A

公开日:

2015.11.18

当前法律状态:

实审

有效性:

审中

法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20150818|||公开
IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
申请人: 成都鼎智汇科技有限公司
发明人: 许驰
地址: 610000四川省成都市高新区天府大道中段1388号1栋7层772号
优先权:
专利代理机构: 北京天奇智新知识产权代理有限公司11340 代理人: 郭霞
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法律状态
申请(专利)号:

CN201510507897.1

授权太阳城集团号:

|||

法律状态太阳城集团日:

太阳城集团2015.12.16|||2015.11.18

法律状态类型:

实质审查的生效|||公开

摘要

本发明提出了一种大数据环境下的图像识别方法,包括:步骤S200,训练集图像提取,训练集提取模块负责对原始图像集进行基于pLSA模型的主题聚类分析,通过用户交互的形式选取出训练集图像;步骤S300,分类器训练,分类器学习模块根据用户提供的训练集图像进行分类器的训练,得到用于进行图像标注的分类器;步骤S400,图像标注,分类标注模块利用步骤S300得到的分类器完成对输入的图像或者图像序列进行分类标注的任务;步骤S500,图像检测,所述图像检测包括输入带有标注的一幅图像,在互联网上和/或本地图像数据库中检测与所输入图像的相似度大于给定阈值的图像。本发明采用分布式的云计算方式,能够快速有效的采集网络上的图像数据,有效的提高图像检测的效率和准确性。

权利要求书

1.一种大数据环境下的图像识别方法,包括:
步骤S200,训练集图像提取
训练集提取模块负责对原始图像集进行基于pLSA模型的主题聚类分析,通过用户交互
的形式选取出训练集图像;
步骤S300,分类器训练
分类器学习模块根据用户提供的训练集图像进行分类器的训练,得到用于进行图像标注
的分类器;
步骤S400,图像标注
分类标注模块利用步骤S300得到的分类器完成对输入的图像或者图像序列进行分类标
注的任务;
步骤S500,图像识别
所述图像识别包括输入带有标注的一幅图像,在互联网上和/或本地图像数据库中识别与
所输入图像的相似度大于给定阈值的图像。
2.如权利要求1所述的大数据环境下的图像识别方法,其中,步骤S200包括:
训练集提取模块分为3个子模块:更新参数模块、pLSA聚类模块和选取训练集模块;
用户通过更新参数模块设置训练集提取任务的参数,pLSA聚类模块根据用户的参数设置进行
原始图像的主题聚类分析,完成后用户通过选取训练集模块选取所需的训练集图像。
3.如权利要求1所述的大数据环境下的图像识别方法,其中,步骤S500包括:
所述图像识别包括:首先将所述输入图像的内容与互联网上和/或本地图像数据库中的图
像的内容进行相似度比较,识别出相似度大于第一阈值的图像;再将输入图像的标注与所述
相似度大于第一阈值时的图像的标注进行相似度比较,识别出相似度大于第二阈值的图像;
将相似度大于第二阈值的图像作为最终图像识别结果。
4.如权利要求3所述的大数据环境下的图像识别方法,其中,所述将所述输入图像的内
容与互联网上和/或本地图像数据库中的图像的内容进行相似度比较包括:
对于所述输入图像,通过图像灰度值和纹理特征得到图像的全局特征。
5.如权利要求4所述的大数据环境下的图像识别方法,进一步包括:
将得到的全局特征进一步转换为一个二进制信号和残差信号。
6.如权利要求5所述的大数据环境下的图像识别方法,所述将所述输入图像的内容与互
联网上和/或本地图像数据库中的图像的内容进行相似度比较进一步包括:
利用提取的特征信号进行图像识别查找经过以下两个步骤:1)基于二进制信号的哈希查
找;2)基于残差信号的重排序。

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一种 数据 环境 图像 识别 方法
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