[发明专利]图像辨识系统及方法

权利要求书

1.一种用于对数字图像进行分类的计算机实施的方法，所述方法包含：

从主机获得对应于所述数字图像的特征数据，所述特征数据包含N维特征向量X，使得X＝(a₁...a_N)；

由图形处理单元基于所述特征数据与存储于所述主机的存储器中的一或多个参考特征数据之间的泊松二项分布确定半度量距离，所述参考特征数据包含N维特征向量Y，使得Y＝(b₁...b_N)，所述确定所述半度量距离PBR(X，Y)包含计算：

其中N为大于0的整数，

p_i＝|a_i-b_i|，

σ是向量(p₁...p_n)的标准差，

μ是向量(p₁...p_n)的平均值；以及

使用所述经确定半度量距离对所述数字图像进行分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其中对所述数字图像进行分类包含使用支持向量机SVM分类器。

3.根据权利要求1所述的方法，其中对所述数字图像进行分类包含使用k-最近邻域kNN分类器。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述kNN分类器为基于自适应局部平均值的k-最近邻域ALMkNN分类器，其中自适应性地选择所述k-最近邻域的值k。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述k-最近邻域的自适应值不超过所述一或多个参考特征数据的数目的平方根。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述经获得特征数据及所述一或多个参考特征数据包含成对旋转不变共同发生局部二进制模式PRICoLBP数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述经获得特征数据及所述一或多个参考特征数据包含经定向梯度直方图HOG数据。

8.根据权利要求1所述的方法，其进一步包含：

确定所述一或多个参考特征数据中的最接近匹配的参考特征数据。

9.根据权利要求8所述的方法，其进一步包含：

基于所述经确定最接近匹配的参考特征数据识别个人，其中所述数字图像包含以下各者中的至少一者：耳朵、面部、指纹及虹膜。

10.用于对数字图像进行分类的计算机实施的方法，所述方法包含：获得对应于数字图像的特征数据；基于获得的所述特征数据与一或多个参考特征数据之间的泊松二项分布确定半度量距离；以及使用经确定的所述半度量距离对所述数字图像进行分类，其中所述数字图像包含对应于DNA或RNA序列的信息，且所述经获得特征数据包含具有定序深度d_x的第一DNA或RNA样本的定序质量概率的向量X，使得X＝(x₁...x_dx)，且所述参考特征数据包含具有定序深度d_y的参考DNA或RNA样本的定序概率的向量Y，使得Y＝(y₁...y_dy)，且其中所述确定所述半度量距离PBR_seq包含计算：

其中μ_X为向量X的平均值，

μ_Y为向量Y的平均值，

σ_X为向量X的标准偏差，且

σ_Y为向量Y的标准偏差。