[发明专利]基于自学习的图像集背景模板匹配方法及系统

权利要求书

1.一种基于自学习的图像集背景模板匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，分析背景模板的模板色彩信息，并根据所述模板色彩信息建立背景模板表空间，所述步骤1还包括如下步骤：

步骤101，对模板库中现有的背景模板进行图像像素分析统计，获得背景模板图像像素统计数据；

步骤102，从所述背景模板图像像素统计数据提取主颜色特征值，以及前若干位图像颜色值列表，并以所述主颜色特征值为主键，建立背景模板排放表，多个背景模板排放表构成背景模板表空间；

步骤103，对模板库中的背景模板进行逐一解析，并将分析得到的背景模板数据插入对应的背景模板排放表中；

步骤104，判断是否有新的背景模板的加入，若有，则对新加入的背景模板进行解析，并将其插入至对应的背景模板排放表中；

步骤2，分析用户上传的图像集，获得图像集像素统计信息，并根据图像集像素统计信息和背景模板匹配规则进行背景模板的匹配，将匹配的背景模板集发送至用户，用户进行背景模板的选择；

步骤3，判断用户选择的背景模板是否在发送给用户的背景模板中，若在，则进行背景模板的使用，否则，对所述图像集像素统计信息和用户选择的背景模板进行自学习分析，生成新的背景模板匹配规则。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1还包括如下步骤：

步骤201，根据图像集像素统计信息和背景模板匹配规则计算获得模板颜色特征值列表；

步骤202，根据所述模板颜色特征值列表查找背景模板表空间，获得匹配的背景模板集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2还包括用户进行背景模板的选择包括从推荐的背景模板集中选择和从背景模板库中进行选择。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3还包括若存在用户信息，则对用户信息、图像集像素统计信息和用户选择的背景模板进行学习和分析，重新生成背景模板匹配规则。

5.一种基于自学习的图像集背景模板匹配系统，其特征在于，包括智能匹配单元，以及背景模板库，所述智能匹配单元根据用户上传的图像集信息与背景模板库中的背景模板进行匹配，并将匹配的背景模板发送给用户，所述智能匹配单元包括图像分析单元、模板匹配规则单元、模板规则自学习单元，以及背景模板表空间单元；

图像分析单元用于分析背景模板的模板色彩信息，并根据所述模板色彩信息将背景模板存入背景模板表空间单元中，同时对用户上传的图像集进行分析，获得图像集像素统计信息，并将图像集像素统计信息发送至模板匹配模块中进行背景模板匹配，将匹配的背景模板集发送至用户；

模板匹配规则单元用于根据模板匹配规则和图像集像素统计信息在背景模板表空间中查找最优背景模板；

模板规则自学习单元用于分析图像集像素统计信息，以及用户选择的模板信息，重新生成新的模板匹配规则，并将模板匹配规则更新至模板匹配规则单元中。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述模板匹配规则单元需将通用色彩配比原则导入模板匹配规则单元中进行初始化。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，用户进行背景模板的选择包括从推荐的背景模板集中选择和从背景模板库中进行选择。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述图像分析单元中若存在用户信息，所述图像分析单元将用户信息、图像集像素统计信息和用户选择的背景模板发送至模板规则自学习单元，所述模板规则自学习单元进行学习和分析，生成新的背景模板匹配规则。