[发明专利]图像识别方法、系统以及电子设备

说明书

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其是涉及一种图像识别方法、系统以及电子设备。

背景技术

图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。

一般图像识别的过程中，采用相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。

但是，目前对于图片中大量的图像数据以及各种繁多的图像数据类型，无法更具有针对性的进行更有效的图像识别，从而导致图像识别效率的降低。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种图像识别方法、系统以及电子设备，以解决现有技术中存在的对于图片中大量的图像数据以及各种繁多的图像数据类型，无法更具有针对性的进行更有效的图像识别，从而导致图像识别效率的降低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像识别方法，包括：

识别目标图像中的图像元素，得到图像元素数据；

根据所述图像元素数据通过映射函数对目标图像进行映射，得到若干个图像集合；

对所述图像集合中的图像数据进行特征提取，得到图像特征数据；

通过线性分类器对所述图像特征数据进行线性分类，得到图像特征数据的分类结果；

根据所述分类结果确定图像特征数据所属目标图像的识别结果信息。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述识别目标图像中的图像元素，得到图像元素数据之前，还包括：

根据用户的输入确定目标图像中的图像元素。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述根据所述图像元素数据通过映射函数对目标图像进行映射，得到若干个图像集合之前，还包括：

根据用户的输入确定图像元素与图像集合之间映射的对应关系。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述根据所述图像元素数据通过映射函数对目标图像进行映射，得到若干个图像集合，具体包括：

根据所述图像元素数据通过映射函数将若干个目标图像进行映射与分类，得到若干个目标图像的集合。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述对所述图像集合中的图像数据进行特征提取，得到图像特征数据之前，还包括：

根据用户的输入设置从图像数据中提取的图像特征。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述线性分类器包括：二元线性分类器与支持向量机。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述通过线性分类器对所述图像特征数据进行线性分类，得到图像特征数据的分类结果，具体包括：

根据用户的输入设置权重的值；

通过线性分类器计算图像数据的颜色通道中像素的值与所述权重的值的矩阵相乘，得到矩阵相乘的结果；

根据所述矩阵相乘的结果确定分类分值；

根据所述权重的值与所述分类分值，通过线性函数对所述图像特征数据进行线性分类，得到图像特征数据的分类结果。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，所述图像特征数据包括：图像中的颜色数据与颜色的位置数据。

第二方面，本发明实施例还提供一种图像识别系统，包括：元素识别模块、数据映射模块、特征提取模块、线性分类模块以及信息确定模块；

所述元素识别模块用于识别目标图像中的图像元素，得到图像元素数据；

所述数据映射模块用于根据所述图像元素数据通过映射函数对目标图像进行映射，得到若干个图像集合；

所述特征提取模块用于对所述图像集合中的图像数据进行特征提取，得到图像特征数据；

所述线性分类模块用于通过线性分类器对所述图像特征数据进行线性分类，得到图像特征数据的分类结果；

所述信息确定模块用于根据所述分类结果确定图像特征数据所属目标图像的识别结果信息。

第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述如第一方面所述的方法的步骤。