[发明专利]一种基于车型图像的模式集直方图的车型识别方法

权利要求书

1.一种基于车型图像的模式集直方图的车型识别方法，包括以下步骤：

步骤1：对车型图像数据库，根据词袋模型构建图像的直方图表示；

步骤2：对构建的图像直方图进行多次随机投影，然后进行二值化处理，得到图像的二值化事务项数据集；

步骤3：对图像的二值化事务项数据集进行模式挖掘，构成图像的模式集直方图表示；

步骤4：对所有车型图像的模式集直方图进行onevsrest线性SVM训练，得到每种类别车型图像的分类器，联合后得到车型识别系统；

步骤5：对测试车型图像，提取其基于训练集中每种车型图像的模式集直方图表示，将其导入车型识别系统进行测试，识别出车型。

2.根据权利要求1所述基于车型图像的模式集直方图的车型识别方法，其特征在于，所述步骤1中对车型图像数据库，根据词袋模型构建图像的直方图表示,包括以下几个步骤：

步骤1.1：提取所有车型图像的SIFT特征，进行KMeans聚类，得到一个具有D个视觉单词的字典；

步骤1.2：对每个车型图像，由最近邻算法将其SIFT特征分配给离其最近的视觉单词；

步骤1.3：根据每个视觉单词周围的SIFT特征的个数，构建一个基于视觉单词的直方图，归一化后，得到图像的D维直方图表示。

3.根据权利要求1所述基于车型图像的模式集直方图的车型识别方法，其特征在于，所述步骤2中对构建的图像直方图进行多次随机投影，然后进行二值化处理，得到图像的二值化事务项数据集，包括以下几个步骤：

步骤2.1：对图像的直方图表示，随机选取P个视觉单词的直方图,P<D；

步骤2.2：对选取的P个视觉单词的直方图进行二值化处理：

hjp=1⇔hjp≥τ]]>

hjp=0⇔hjp<τ]]>

其中为阈值；h^p为所选P个视觉单词的直方图的集合，为其中任意一个，j∈[1,…,P]；rank^k(h^p)表示集合h^p中第k个直方图的索引脚标,所选视觉单词直方图中，前k个直方图被二值化为1，余下直方图被二值化为0；k表示排序的序列中的第k个值；

步骤2.3：二值化后的直方图视为一个事务项x，重复随机选取R次，得到当前图像的R个事务项数据集X＝{x₁,x₂,…,x_R}，其中x_i(i∈[1,R])表示任意一个事务项；

步骤2.4：对全部图像，按步骤2.3中相同的顺序选取R次，构成全部图像的R个事务项数据集Χ＝{X_i}。