[发明专利]基于差分码及差分码模式的目标识别方法

权利要求书

1.基于差分码及差分码模式的目标识别方法，其特征在于通过以下步骤实现：

第一步，获取输入对象信息；

所述的输入对象信息是指通过摄像头或者传感器输入的图像或者经过处理的信号，并进行Gabor变换处理；

第二步，一阶特征提取；

对输入信号中的中心点计算一阶差分，然后进行二值化编码，得到一阶差分码：

其中，I′_α，d(Z)表示获取的图像I(Z_x，y)沿着角度方向α的一阶差分，d表示沿着α方向上中心点和邻近点之间的坐标的增量，Z_x，y为I(Z_x，y)中的一个中心点，x，y分别表示横坐标与纵坐标；

以中心点为中心的一定区域的结果串接在一起构成一阶差分码模式：

DCP′_α，d(Z_x，y)＝(f(I′_α，d(Z_x，y))，f(I′_α，d(Z_x-d，y))，f(I′_α，d(Z_x，y-d)),

f(I′_α，d(Z_x-d，y-d))，f(I′_α，d(Z_x+d，y))，f(I′_α，d(Z_x，y+d))

，f(I′_α，d(Z_x+d，y+d))，f(I′_α，d(Z_x-d，y+d))，f(I′_α，d(Z_x+d，y-d)))

步骤三、高阶特征提取；

在步骤二的基础上，计算高阶差分码及高阶差分码模式，从而实现高阶特征提取；

所述的高阶差分码模式：

,

其中， 表示高阶差分，n是阶数；

步骤四、相似度度量；

从两个输入对象中得到的两个差分码表示为Dc₁，Dc₂用海明距离或者XOR算子计算他们的相似度sim：

sim＝Dc₁XorDc_2。