[发明专利]将图像自动分类为“图像不可用”图像

权利要求书

1.一种确定图像是真正图像还是未找到图像的基于计算机的方法，包括：

从卖主(200)接受图像；

将所述图像提交到图像分析系统(205)，其中所述图像分析系统确定所述图像是未找到图像还是真正图像；

从所述图像分析系统接收所述图像是未找到图像还是真正图像的确定(210)。

如果所述图像被确定为真正图像，显示所述图像(215)；

如果所述图像被确定为未找到图像，则避免显示所述图像(220)。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

为整个图像计算强度和颜色值(400)；

为在像素样本窗口中的像素计算强度值的标准偏差(204)；

为在所述整个图像中的像素计算强度值的标准偏差(410)；

为在像素样本中的像素计算颜色值的标准偏差(415)；

为在所述整个图像中的像素计算颜色值的标准偏差(420)；

确定强度差异(425)，其中强度差异包括所述像素样本窗口中的像素和所述整个图像中的像素的强度值的标准偏差之间的差异；

确定颜色差异(430)，其中颜色差异包括所述像素样本中的像素和所述整个图像中的像素的颜色值的标准偏差之间的差异；

确定分类值包括将权重应用到图像属性；以及

如果分类值低于阈值，则将所述图像分类为真正图像。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述强度包括一像素的红、绿和蓝值的平均。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，确定颜色值包括来自一像素的强度的红绿蓝偏差之和，包括所述像素的颜色值和所述像素的强度值的差异的绝对值。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，像素样本窗口选自以所述窗口的1/2高度和所述整个图像的1/2宽度为中心的区域，并且少于所述整个图像区域的10％，并且为所述样本窗口计算强度和颜色值。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述强度值和颜色值分为区间，并且仅检查特定区间。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像中的文本被归一化。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像分析系统使用已为训练所述图像分析系统而进行了预分类的训练数据组，包括：

将已预分类的图像提交到所述图像分析系统(500)；

调整所述已预分类图像上的属性(505)；

调整所述属性的权重以创建已加权属性(510)；

在所述图像分析系统中在所述已预分类图像上使用所述已加权属性(515)；

确定所述图像分析系统的准确度(520)；

如果所述图像分析系统的准确度高于阈值，则结束所述方法(525)；以及

如果所述图像分析系统的准确度低于阈值，则重复所述方法(530)。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括确定所述图像分析系统的精确度包括将全部肯定标识除以全部肯定标识和全部错误肯定标识。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括确定所述图像分析系统的回想包括将全部肯定标识除以全部肯定标识和全部错误标识之和。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述阈值是在0和1之间的数字，并且可被调整以获得所想要的精确度和回想。

12.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述训练包括：

获取n个图像(600)；

将所述n个图像分为y个组(605)；

从所述图像进行学习(610)，包括：

扣留组x，包括y个组的一组；

用排除了组x的所述y个组训练所述分类系统(615)；

用组x测试所述分类系统(620)；

将组x添加到组y(625)；以及

用另一组y代替组x(630)；以及

重复学习y次(635)。