[发明专利]垃圾图片识别方法及系统

权利要求书

1.一种垃圾图片识别方法，其特征在于，包括：

提取待识别图片的至少一个局部特征向量；

将所述待识别图片与样本垃圾图片库中存储的样本垃圾图片进行比对识别；其中，所述待识别图片与任意一个样本垃圾图片的比对识别过程具体包括：

对于所述待识别图片的每个局部特征向量，将该局部特征向量作为待判定局部特征向量，并分别计算该待判定局部特征向量到该样本垃圾图片的各局部特征向量的欧氏距离；若计算出的欧氏距离中至少有一个欧氏距离小于第一阈值，则将该待判定局部特征向量确定为与该样本垃圾图片的特征相匹配的局部特征向量；统计所述待识别图片的各局部特征向量中与该样本垃圾图片的特征相匹配的局部特征向量的数量，若统计出的数量大于预设的第二阈值，则将所述待识别图片识别为与该样本垃圾图片相类似的垃圾图片。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述统计出与该样本垃圾图片的特征相匹配的局部特征向量的数量后，还包括：

若统计出的数量小于或等于所述第二阈值，则确定所述待识别图片与该样本垃圾图片不相类似；并从样本垃圾图片库中未被比对的样本垃圾图片中选取任意一个样本垃圾图片与所述待识别图片进行比对识别。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述待识别图片与样本垃圾图片库中存储的样本垃圾图片进行比对识别后，还包括：

若确定出所述待识别图片与所述样本垃圾图片库中的各样本垃圾图片均不相类似，则：

对所述待识别图片进行光学字符识别OCR处理，提取所述待识别图片中的文本信息；

在垃圾文字库中查询所述文本信息，若查询到与所述文本信息相匹配的信息，则将所述待识别图片识别为垃圾图片。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述待识别图片与样本垃圾图片库中存储的样本垃圾图片进行比对识别后，还包括：

若确定出所述待识别图片与所述样本垃圾图片库中的各样本垃圾图片均不相类似，则：

提取所述待识别图片的肤色比例与肤色连通域的个数；

若所述肤色比例大于等于第三阈值，并且所述肤色连通域的个数大于等于第四阈值，则将所述待识别图片识别为垃圾图片。

5.如权利要求2至4任一所述的方法，其特征在于，在所述将所述待识别图片与样本垃圾图片库中存储的样本垃圾图片进行比对识别后，还包括：

若确定出所述待识别图片与所述样本垃圾图片库中的各样本垃圾图片均不相类似，则：

从所述待识别图片的二维码中解析出二维码信息；

在垃圾二维码信息库中查询所述二维码信息，若查询到与所述二维码信息相匹配的信息，则将所述待识别图片识别为垃圾图片。

6.一种垃圾图片识别系统，其特征在于，包括：

向量提取模块，用于提取待识别图片的至少一个局部特征向量；

图片选取模块，用于从样本垃圾图片库中选取样本垃圾图片，并输出当前选取的样本垃圾图片及其各局部特征向量；

图片对比模块，用于针对所述图片选取模块输出的样本垃圾图片，对于所述向量提取模块输出的所述待识别图片的每个局部特征向量，将该局部特征向量作为待判定局部特征向量，并分别计算该待判定局部特征向量到该样本垃圾图片的各局部特征向量的欧氏距离；若计算出的欧氏距离中至少有一个欧氏距离小于第一阈值，则将该待判定局部特征向量确定为与该样本垃圾图片的特征相匹配的局部特征向量；统计所述待识别图片的各局部特征向量中与该样本垃圾图片的特征相匹配的局部特征向量的数量，并将统计出的数量和该样本垃圾图片进行输出；

第一垃圾图片确定模块，用于接收所述图片对比模块输出的样本垃圾图片、以及所述待识别图片的各局部特征向量中与该样本垃圾图片的特征相匹配的局部特征向量的数量，若接收的数量大于预设的第二阈值，则将所述待识别图片识别为与该样本垃圾图片相类似的垃圾图片。