[发明专利]图像目标的识别方法及装置

权利要求书

1.一种图像目标的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图像；

将所述待识别图像输入预设的三维分类模型；

所述三维分类模型提取所述待识别图像的三维图像特征，并根据所述三维图像特征，生成所述待识别图像的三维概率空间图，根据预存的各种目标物与三维概率空间图之间的关系，获得所述待识别图像中的目标物，将所述目标物确定为识别结果；其中，所述预存的各种目标物与三维概率空间图之间的关系，包括：各种目标物在三维概率空间中预设轴的峰值；

所述根据预存的各种目标物与三维概率空间图之间的关系，识别出所述待识别图像中的目标物的步骤，包括：

从所述待识别图像的三维概率空间图中，获得待识别图像中各个位置在三维概率空间中预设轴的峰值；

将待识别图像中各个位置在三维概率空间中预设轴的峰值与所述预存的各种目标物在三维概率空间中预设轴的峰值进行匹配；

将匹配上预设轴的峰值对应的目标物，确定为识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维分类模型提取所述待识别图像的三维图像特征的步骤，包括：

根据所述待识别图像的水平及垂直两个方向的上下文依赖关系，提取所述待识别图像的三维图像特征；

所述根据所述三维图像特征，生成所述待识别图像的三维概率空间图的步骤，包括：

通过将所述三维图像特征进行归一化处理，将所述三维图像特征透射至三维概率空间，生成所述待识别图像的三维概率空间图。

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述三维分类模型通过如下步骤预设：

获取用于训练的预设数量个样本图像，每个样本图像中包括至少一个已知的目标物；所有的样本图像包含全部预设的目标物；分别预设每个预设的目标物在三维概率空间中预设轴的预期峰值；

从所述预设数量个样本图像中选择一个未训练过的样本图像：

根据所述获取的样本图像的水平及垂直两个方向的上下文依赖关系，提取所述样本图像的三维图像特征；

通过将所述样本图像的三维图像特征进行归一化处理，将所述样本图像的三维图像特征透射至三维概率空间，生成所述样本图像的三维概率空间图；

从所述样本图像的三维概率空间图中，获取样本图像中各待定目标物在三维概率空间中预设轴的峰值；

将所述各待定目标物在三维概率空间中预设轴的峰值，与预存的所述各种目标物在三维概率空间中预设轴的预期峰值进行匹配；

根据匹配结果，识别所述样本图像中的各待定目标物；

判断识别出的所述各待定目标物与所述已知的目标物是否一致；

若为是，则判断是否所有的样本图像中的待定目标物分别与所有已知的目标物一致；如果是，则训练结束，否则返回执行所述从所述预设数量个样本图像中选择一个未训练过的样本图像的步骤；

若为否，则计算所述待定目标物相对于所述已知的目标物的偏差，根据偏差调整所述三维分类模型中用于提取三维图像特征的相关参数；返回执行所述从所述预设数量个样本图像中选择一个未训练过的样本图像的步骤。