СПОСОБ И УСТРОЙСТВО РАСПОЗНАВАНИЯ КАТЕГОРИИ ОБЪЕКТА ИЗОБРАЖЕНИЯ

1. Способ распознавания категории объекта изображения, содержащий следующие этапы:
этап (S1) извлечения признаков изображения, на котором извлекают точки признаков всех образцовых изображений в N известных категориях с помощью способа извлечения точек признаков и создают соответствие "известная категория - образцовое изображение - точка признака", где N - натуральное число больше 1, и каждая категория содержит по меньшей мере одно образцовое изображение;
этап (S2) кластерного анализа, на котором выполняют кластерный анализ всех точек признаков, извлеченных с использованием алгоритма кластеризации, и разделяют точки признаков на N подмножеств;
n
этап (S3) определения категории объектов, на котором определяют категорию C объекта для каждого из подмножеств; и
n
n
этап (S4) сбора общих признаков, на котором собирают общие признаки среди изображений в каждой категории C объектов с помощью алгоритма поиска, где C - n-ая категория объектов, и n - положительное целое число не больше N.
2. Способ по п. 1, в котором этап S1 содержит по меньшей мере следующие подэтапы:
S101, на котором извлекают точки признаков среди визуальных признаков низкого уровня каждого из образцовых изображений;
S102, на котором собирают векторное описание для каждой из точек признаков; и
S103, на котором создают соответствие "известная категория - образцовое изображение - точка признака".
3. Способ по п. 2, в котором этап S2 содержит по меньшей мере следующие подэтапы:
S201, на котором подвергают кластеризации все извлеченные точки признаков на предварительно заданное количество кластеров посредством алгоритма кластеризации; и
S202, на котором из кластеров строят структуру k-дерева, где k - положительное целое число, и k ∈ (1, N).
4. Способ по п. 3, в котором этап S3 содержит по меньшей мере следующие подэтапы:
S301, на котором подсчитывают количество точек признаков, которые принадлежат разным известным категориям, для каждого подмножества из N подмножеств; и
n
S302, на котором определяют известную категорию, которая включает в себя наибольшее количество точек признаков, как категорию C объекта.
5. Способ по п. 4, в котором этап S4 содержит по меньшей мере следующий подэтап:
n
S401, на котором выполняют поиск множества общих точек признаков, имеющих совместные общие признаки, среди изображений, включенных в каждую категорию C объектов, посредством алгоритма поиска.
6. Способ по п. 5, который после этапа S401, дополнительно содержит этап:
n
n
S402, на котором дополнительно отображают образцовые изображения, имеющие наибольшее количество общих точек признаков среди множества общих точек признаков из каждой категории C объектов, на основе множества общих точек признаков, найденных посредством соответствия "известная категория - образцовое изображение - точка признака", и используют образцовые изображения в качестве усредненных изображений категории C объектов.
n
n
7. Способ по п. 5, в котором количество общих точек признаков (K(C)) в множестве общих точек признаков определяется на основе количества точек признаков изображения, имеющего наименьшее количество точек признаков в категории C объектов.
8. Способ по одному из п.п. 1-7, который после этапа S4 дополнительно содержит этап S5 онлайнового распознавания и категоризации изображения, на котором распознают и автоматически категоризируют изображение, которое должно быть категоризировано, причем этап S5 онлайнового распознавания и категоризации содержит этапы:
S502, на котором выполняют такую же обработку извлечения признаков изображения над изображением, которое должно быть категоризировано, как на этапе S1, чтобы извлечь точки признаков изображения, которое должно быть категоризировано;
n
S503, на котором сравнивают точки признаков, извлеченные из изображения, которое должно быть категоризировано, с каждым из общих признаков каждой категории C объектов среди n категорий объектов, чтобы вычислить подобие между изображением, которое должно быть категоризировано, и каждой категорией объектов соответственно; и
n
S504, на котором приписывают изображение, которое должно быть категоризировано, к категории C объектов, имеющей наибольшее подобие.
9. Способ по одному из п.п. 1-7, который после этапа S4 дополнительно содержит этап S5 онлайнового распознавания и категоризации изображения, на котором распознают и автоматически категоризируют изображение, которое должно быть категоризировано, причем этап S5 онлайнового распознавания и категоризации содержит этапы:
S502, на котором выполняют такую же обработку извлечения признаков изображения над изображением, которое должно быть категоризировано, как на этапе S1, чтобы извлечь точки признаков изображения, которое должно быть категоризировано;
S503’, на котором сравнивают каждую из точек признаков, извлеченных из изображения, которое должно быть категоризировано, с каждой точкой признака в усредненных изображениях категории объектов друг за другом, чтобы вычислить подобие между изображением, которое должно быть категоризировано, и каждым усредненным изображением категории объектов соответственно; и
n
S504, на котором приписывают изображение, которое должно быть категоризировано, к категории C объектов, имеющей наибольшее подобие.
10. Способ по одному из п.п. 1-7, который до этапа S1 дополнительно содержит этап предварительной обработки изображения для каждого изображения, причем этап предварительной обработки изображения содержит этапы:
S001, на котором пропорционально масштабируют изображение;
S002, на котором выполняют обработку фильтрации над пропорционально масштабированном изображением для удаления шума; и
S003, на котором выполняют обработку удаления цветности над изображением, подвергнутым обработке фильтрации.
11. Способ по одному из п.п. 1-7, в котором,
способ извлечения точек признаков представляет собой алгоритм SIFT, с помощью которого извлекаются ключевые точки признаков SIFT каждого изображения и дескрипторы SIFT каждой ключевой точки признака;
алгоритм кластеризации представляет собой алгоритм k-средних, и ключевые точки признаков разделяются на N подмножеств посредством построения k-дерева, где k - положительное целое число, и k ∈ (1, N); и
алгоритм поиска представляет собой алгоритм поиска k ближайших соседей KNN.
12. Устройство распознавания категории объекта изображения, содержащее:
блок извлечения признаков изображения, выполненный с возможностью извлекать точки признаков всех образцовых изображений в N известных категориях с помощью способа извлечения точек признаков и создавать соответствие "известная категория - образцовое изображение - точка признака", где N - натуральное число больше 1, причем каждая категория содержит по меньшей мере одно образцовое изображение;
блок кластерного анализа, выполненный с возможностью выполнять кластерный анализ всех извлеченных точек признаков с использованием алгоритма кластеризации и разделять точки признаков на N подмножеств;
n
блок определения для определения категории C объектов для каждого из подмножеств; и
n
n
блок сбора данных для сбора общих признаков среди изображений, включенных в каждую категорию C объектов, с помощью алгоритма поиска, где C - n-ая категория объектов, и n - положительное целое число не больше N.
13. Устройство по п. 12, в котором блок определения содержит по меньшей мере следующие подмодули:
модуль подсчета для подсчета количества точек признаков, которые принадлежат разным известным категориям, для каждого подмножества из N подмножеств; и
n
модуль определения для определения известной категории, которая включает в себя наибольшее количество точек признаков, как категории C объекта.
14. Устройство по п. 13, в котором блок сбора данных включает в себя по меньшей мере следующий подмодуль:
n
модуль поиска для поиска множества общих точек признаков, имеющих совместные общие признаки, среди изображений, включенных в каждую категорию объектов C посредством алгоритма поиска.
15. Устройство по п. 14, в котором блок сбора данных дополнительно содержит:
n
n
модуль отображения для отображения образцовых изображений, имеющих наибольшее количество общих точек признаков среди множества общих точек признаков из каждой категории C объектов, посредством соответствия "известная категория - образцовое изображение - точка признака" и с использованием образцовых изображений в качестве усредненных изображений категории C объектов.
16. Способ автоматической категоризации изображения, которое должно быть категоризировано, с помощью способа распознавания категории объекта изображения по п. 1, содержащий следующие этапы:
этап извлечения на котором выполняют такую же обработку извлечения признаков изображения над изображением, которое должно быть категоризировано, как на этапе S1, чтобы извлечь визуальные признаки низкого уровня из изображения, которое должно быть категоризировано;
этап сравнения и вычисления, на котором сравнивают каждую точку признака, извлеченную из изображения, которое должно быть категоризировано, с каждой точкой признака в множестве общих точек признака для каждой категории объектов или в усредненных изображениях каждой категории объектов друг за другом с помощью алгоритма измерения подобия изображений, чтобы вычислить подобие между точками признаков изображения, которое должно быть категоризировано, и точками признаков каждой категории объектов; и
этап приписывания, на котором приписывают изображение, которое должно быть категоризировано, к категории объектов, имеющей наибольшее подобие.
17. Система распознавания изображений, содержащая по меньшей мере процессор, выполненный с возможностью содержать по меньшей мере следующие функциональные блоки:
блок извлечения признаков изображения, выполненный с возможностью извлекать точки признаков всех образцовых изображений в N известных категориях с помощью способа извлечения точек признаков и создавать соответствие "известная категория - образцовое изображение - точка признака", где N - натуральное число больше 1, причем каждая категория содержит по меньшей мере одно образцовое изображение;
блок кластерного анализа, выполненный с возможностью выполнять кластерный анализ всех извлеченных точек признаков с использованием алгоритма кластеризации и разделять точки признаков на N подмножеств;
n
блок определения для определения категории C объектов для каждого из подмножеств; и
n
n
блок сбора данных для сбора общих признаков среди изображений, включенных в каждую категорию C объектов, с помощью алгоритма поиска, где C - n-ая категория объектов, и n - положительное целое число не больше N.
18. Система по п. 17, в которой блок определения выполнен с возможностью содержать по меньшей мере следующие модули:
n
модуль подсчета для подсчета количества точек признаков, которые принадлежат разным категориям C объектов, для каждого подмножества из N подмножеств; и
n
модуль определения для пометки категории C объектов категорией, которая включает в себя наибольшее количество точек признака.
19. Система по п. 18, в которой блок сбора данных выполнен с возможностью содержать по меньшей мере следующий модуль:
n
модуль поиска для поиска множества общих точек признаков, имеющих совместные общие признаки среди изображений, включенных в каждую категорию C объектов, посредством алгоритма поиска.
20. Система по п. 19, в которой блок сбора данных дополнительно выполнен с возможностью по меньшей мере содержать:
n
n
модуль отображения для дополнительного отображения образцовых изображений, имеющих наибольшее количество общих точек признаков среди множества общих точек признаков из каждой категории C объектов, на основе множества общих точек признаков, найденных посредством соответствия "известная категория - образцовое изображение - точка признака", и используют образцовые изображения в качестве усредненных изображений категории C объектов.
21. Система по одному из п.п. 17-20, в которой блок извлечения признаков изображения дополнительно используется для извлечения точек признаков из изображения, которое должно быть категоризировано; и
процессор выполнен с возможностью дополнительно содержать:
блок сравнения и вычисления для сравнения каждой точки признака, извлеченной из изображения, которое должно быть категоризировано, с каждой точкой признака в множестве общих точек признаков для каждой категории объектов или в усредненных изображениях каждой категории объектов друг за другом с помощью алгоритма измерения подобия изображений, чтобы вычислить подобие между точками признаков изображения, которое должно быть категоризировано, и точками признаков каждой категории объектов; и
n
блок приписывания для приписывания изображения, которое должно быть категоризировано, к категории C объектов, имеющей наибольшее подобие.