[发明专利]用于自动比较两个度量值组的方法和装置

说明书

技术领域

本发明一般涉及用于自动比较两个度量值组的方法和实施该方法的装置。

背景技术

度量值组可例如关于一些图像数据，该图像数据例如通过照相机获得并且分别表征图像。该方法能够用于确定相似的图像，例如用于从大量镜头中自动找到一照相镜头的图像，或者用于找到相继镜头之间的分隔点。

已知通过将度量值分别分配给能够由索引表示的有限数量的类(有时类也被称为库)之一来处理度量值组，使得这些度量值被分配给所述类，并且由此定义频次分布，该频次分布针对每个类指出分配给该类的各个度量值组的频次。在这里，所述类通常对应于具有可用值的度量值的区间的子区间。这样的频次分布的已知表示法由直方图生成。相互比较两个或更多度量值组这一技术目的(例如为了确定在大量度量值组的估计期间能够自动且快速地比较的事件)于是能够变成相互比较两个直方图并且测量这些直方图之间的相似性这一目的。

已知有各种用于比较直方图或者比较可由直方图描述的分布的方法。对于这些方法中最简单的方法，例如通过测量与频次分布对应的直方图的重叠，逐个类或逐个库地比较待比较的频次分布的(分配给各个类的)频次。这些方法虽然能够以很低的计算复杂度实现，但带来很大的缺点，即未考虑相邻类之间的相似性。实际上彼此接近但由于类的选择而被随机分配至两个不同的(例如相邻的)类的度量值，于是被完全不同地处理，并且对于相应的直方图的相似性估计，所述度量值的接近度还是未被考虑。因此，这些简单的方法在很多情况下导致不令人满意且无意义的结果，这些结果特别是无法实现关于度量值组或相应事件的相似性的可靠估计。特别地，以这样的方法获得的结果不利地取决于库或类的大小并且取决于相邻库之间一定程度上任意选择的边界的精确位置。

其它用于比较直方图的方法不仅考虑准确的对应或重叠，也考虑相邻或接近的类或库之间的相似性。该方法例如为Rubner等人在International Journal ofComputer Vision中(40(2)，第99-121页)公布的、名为Earth Mover’s Distance的用于直方图的距离量度。这些方法及类似方法事实上适用于实质上更有意义的频次分布或直方图的相似性的估计，但是具有极高计算复杂度的缺点。因此，用于计算所谓的Earth Mover’s Distance的以上方法的计算复杂度随着度量值类的数量的增加而增加O(N³)与exp(N)之间，其中N为类的数量。

特别地，对于使用并且要比较大量度量值类的应用，即使在比较一对度量值组时，这样的高计算复杂度可能已是不可接受的。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种用于自动比较两个度量值组的方法，该方法允许可靠地测量这些组之间的相似性，使得甚至考虑到相对于远距离的库而更加靠近的库或类的相当大的相似性，该方法将以很低的计算复杂度来实现，因而也适于对大量成对的度量值组的估计。此外，本发明的目的在于开发用于自动比较两个度量值组的装置。

根据本发明，所述目的通过具有权利要求1所述特征的方法以及通过具有权利要求13所述特征的装置来实现。在从属权利要求中示出本发明的有利实施例以及改进方案。

对于提出的用于自动比较两个度量值组的方法，所述两个度量值组的度量值分别被分配给由索引限定的有限数量的类之一，使得分别针对所述两组中的每一组定义频次分布，该频次分布针对每一类指出被分配到该类的度量值的频次，之后，以下述方式根据第一修正值(在此仅例如称之为match)的最终值计算这些频次分布之间的距离量度。因此，以相对低的计算复杂度确定该距离量度，使得该距离量度以有意义的方式表示两个度量值组之间的相似性或非相似性。

为此，分别对于彼此之间距离为距离d的所有索引i和j，通过使用两个变量组的算法计算所述第一修正值match，其中，给定的最大距离d_max≥1，对于所有的整数距离d符合0≤d≤d_max，以d＝0开始并且继续增加距离d；

-另一修正值的当前值被定义为：

m＝min(q_i′，v_j′)