【CN109992691A】一种图像识别方法和装置【专利】

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一种图像识别方法及装置[发明专利]

专利名称：一种图像识别方法及装置专利类型：发明专利
发明人：李世明
申请号：CN201910236896.6
申请日：20190327
公开号：CN109977969A
公开日：
20190705
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提出一种图像识别方法及装置，该图像识别方法包括：从目标图像中提取待识别区域图像；获取待识别区域图像的空间序列特征；其中，空间序列特征表示待识别区域图像的各个图像片段的特征；将空间序列特征输入预先构建的序列特征识别模型，识别得到待识别区域图像的图像内容；其中，序列特征识别模型至少通过识别空间序列特征训练样本的图像内容训练得到。

上述技术方案能够借助机器学习模型确定图像内容，其图像内容识别过程运算量更小，利于提升识别效率。

申请人：北京经纬恒润科技有限公司
地址：100101 北京市朝阳区安翔北里11号B座8层
国籍：CN
代理机构：北京集佳知识产权代理有限公司
代理人：王宝筠
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图像识别装置、图像识别方法及图像识别程序[发明专利]

专利名称：图像识别装置、图像识别方法及图像识别程序专利类型：发明专利
发明人：梅野拓马,汤浅隆史
申请号：CN201910776714.4
申请日：20190822
公开号：CN110866891A
公开日：
20200306
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：提供图像识别装置、图像识别方法及图像识别程序，能高精度识别为与正解的教师图像相似度高的合格图像或与正解的教师图像相似度低的不合格图像。

图像识别装置具有：分类部，根据神经网络及输入图像，计算输入图像的分类得分，神经网络具有通过基于正解及非正解的教师图像的机械学习计算表示与教师图像的相似度的分类得分而决定的各层权重系数；异常判定部，根据函数逼近器及输入图像，计算输入图像的异常得分，函数逼近器是为计算表示与正解的教师图像的差异度的异常得分而通过基于正解的教师图像的机械学习构建的；识别部，根据分类得分及异常得分，将输入图像分类为与正解的教师图像相似度高的合格图像或与正解的教师图像相似度低的不合格图像。

申请人：株式会社摩如富
地址：日本东京都
国籍：JP
代理机构：北京三友知识产权代理有限公司
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910230459.3
(22)申请日 2019.03.26
(71)申请人厦门南洋职业学院
地址 361000 福建省厦门市翔安文教区
(72)发明人钟石根　张良杰　张志刚　游陈盛　
郭凌　郑海文　符伟成　
(74)专利代理机构福建如浩律师事务所 35223
代理人刘开林
(51)Int.Cl.
G06F 16/583(2019.01)
G06F 16/53(2019.01)
(54)发明名称
一种图像识别方法和装置
(57)摘要
本发明公开了一种图像识别方法和装置，对
查询图像进行分区，每个区间的像素大小相同；
对查询图像进行解析，获取解析数据，其中，解析
数据包括文字数据、每个区间灰度数据、区间连
续变化数据获取查询图像对应的第一、二、三类
相似图像，将不同类相似图像相互预匹配形成两
类识别库，精确匹配识别库中各个图像与查询图
像，确定查询图像与相似图像是否匹配成功。

本
发明能够对查询图像进行更深层次的解析，利用
三类解析数据分别检索形成三类相似图像，再将
三类相似图像基于区间灰度数据进行预匹配，形
成两类识别库，将识别库中图像基于区间连续变
化数据与查询图像进行精确匹配，即可得到精确
的检索结果。

权利要求书2页说明书5页附图2页CN 109992691 A 2019.07.09
C N 109992691
A
权　利　要　求　书1/2页CN 109992691 A
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
S001：对查询图像进行分区，每个区间的像素大小相同；
S002：对查询图像进行解析，获取解析数据，其中，所述解析数据包括文字数据、每个区间灰度数据、区间连续变化数据；其中，所述文字数据为图像自身的文字单词，所述区间灰度数据为其内所有像素点的灰度平均值，所述区间连续变化数据为每个区间与周围区间的灰度差值；
S003：获取查询图像对应的第一类相似图像，其中，所述第一类相似图像为根据查询图像的文字数据检索得到的图像；
S004：获取查询图像对应的第二类相似图像，其中，所述第二相似图像为根据查询图像的每个区间灰度数据检索得到的图像；
S005：获取查询图像对应的第三类相似图像，其中，所述第三相似图像为根据查询图像的每个区间连续变化数据检索得到的图像；
S006：预匹配获取的第一类相似图像、第二类相似图像和第三相似图像；将第一类相似图像、第二类相似图像匹配形成第一类识别库，将第一类相似图像、第三类相似图像匹配形成第二类识别库，将第二类相似图像和第三类相似图像匹配形成第三类识别库，其中，所述预匹配的过程为：将前类相似图像中各个图像与后类图像中各个图像进行单个对比，对比的两个图像对应区间的区别，以区间序号为X轴，以区间灰度差值为Y轴作拟合曲线，当对比的两个图像的拟合曲线重合度在设定范围时，将这两个图像同时移送至对应的识别库；
S007：精确匹配第一类识别库、第二类识别库中各个图像与查询图像，确定查询图像与相似图像是否匹配成功；其中，所述预匹配的过程为：将查询图像与第一类识别库、第二类识别库中各个图像进行单个对比，对比的两个图像对应区间的区间连续变化数据的区别，以区间序号为X轴，以区间连续变化数据为Y轴作拟合曲线，当对比的两个图像的拟合曲线重合度在设定范围时，将图像作为查询结果呈现。

2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于：每个所述区间的大小为（3-5）点×（3-5）点，每个点为一个像素点。

3.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于：所述图像自身未包含文字单词时，所述文字单词图像自身的类别编号，根据数据库中类别分类查询对应的类别编号。

4.一种图像识别装置，其特征在于，该装置包括：
查询模块，用于对查询图像进行分区，每个区间的像素大小相同；
解析模块，用于对查询图像进行解析，获取解析数据，其中，所述解析数据包括文字数据、每个区间灰度数据、区间连续变化数据；其中，所述文字数据为图像自身的文字单词，所述区间灰度数据为其内所有像素点的灰度平均值，所述区间连续变化数据为每个区间与周围区间的灰度差值；
第一获取模块，用于获取查询图像对应的第一类相似图像，其中，所述第一类相似图像为根据查询图像的文字数据检索得到的图像；
第二获取模块，用于获取查询图像对应的第二类相似图像，其中，所述第二相似图像为根据查询图像的每个区间灰度数据检索得到的图像；
第三获取模块，用于获取查询图像对应的第三类相似图像，其中，所述第三相似图像为根据查询图像的每个区间连续变化数据检索得到的图像；
2。