[发明专利]使用基于全局相似度的分类器的目标识别

权利要求书

1.一种装置，包括：

摄像头；

显示器；以及

处理器，所述处理器用于：

从所述摄像头接收图像；

将所述图像转换为数值表示；

计算所述转换后的图像与多个原型图像表示之间的相似度函数；以及

将所述相似度函数的输出分类以识别所述图像。

2.根据权利要求1所述的装置，进一步包括：所述处理器用于在所述显示器上将所述图像标记为所述原型图像中的一个。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器计算在所述转换后的图像与多个原型图像表示之间的相似度函数包括：所述处理器计算在多组SIFT特征之间的最大加权匹配。

4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器计算在所述转换后的图像与多个原型图像表示之间的相似度函数包括：所述处理器计算边缘轮廓表示之间的Hausdorff距离。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器将所述图像转换为数值表示包括：所述处理器将所述图像转换为彩色直方图。

6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器将所述图像转换为数值表示包括：所述处理器将所述图像转换为关于边缘方向的统计。

7.一种包括内容的存储介质，其中，当由访问机器执行所述内容时，使得所述访问机器从摄像头接收图像，将所述图像转换为数值表示，计算在所述转换后的图像与多个原型图像表示之间的相似度函数，并且将所述相似度函数的输出分类以识别所述图像。

8.根据权利要求7所述的存储介质，进一步包括：用于在显示器上将所述图像标记为所述原型图像中的一个的内容。

9.根据权利要求7所述的存储介质，其中，用于计算在所述转换后的图像与多个原型图像表示之间的相似度函数的内容包括：用于计算在多组SIFT特征之间的最大加权匹配的内容。

10.根据权利要求7所述的存储介质，其中，用于计算在所述转换后的图像与多个原型图像表示之间的相似度函数的内容包括：用于计算边缘轮廓表示之间的Hausdorff距离的内容。

11.根据权利要求7所述的存储介质，其中，用于将所述图像转换为数值表示的内容包括：用于将所述图像转换为彩色直方图的内容。

12.根据权利要求7所述的存储介质，其中，用于将所述图像转换为数值表示的内容包括：用于将所述图像转换为关于边缘方向的统计的内容。

13.一种装置，包括

摄像头；

显示器；以及

处理器，所述处理器用于：

从所述摄像头接收图像；

将所述图像转换为SIFT特征；

计算在所述图像的多组SIFT特征与多个原型图像之间的最大加权匹配；以及

将所述最大加权匹配的定长向量分类以识别所述图像。

14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述处理器执行分类算法包括：所述处理器执行最近邻分类器。

15.根据权利要求13所述的装置，其中，所述处理器执行分类算法包括：所述处理器执行k最近邻分类器。

16.根据权利要求13所述的装置，其中，所述处理器执行分类算法包括：所述处理器执行支持向量机分类器。

17.根据权利要求13所述的装置，其中，所述处理器执行分类算法包括：所述处理器执行决策树分类器。

18.一种包括内容的存储介质，其中，当由访问机器执行所述内容时，使得所述访问机器从摄像头接收图像，将所述图像转换为SIFT特征，计算在所述图像的多组SIFT特征与多个原型图像之间的最大加权匹配，并将所述最大加权匹配的定长向量分类以识别所述图像。

19.根据权利要求18所述的存储介质，其中，用于执行分类算法的内容包括：用于执行最近邻分类器的内容。

20.根据权利要求18所述的存储介质，其中，用于执行分类算法的内容包括：用于执行k最近邻分类器的内容。

21.根据权利要求18所述的存储介质，其中，用于执行分类算法的内容包括：用于执行支持向量机分类器的内容。

22.根据权利要求18所述的存储介质，其中，用于执行分类算法的内容包括：用于执行决策树分类器的内容。