[发明专利]一种基于极限学习机的碎纸片拼接复原方法及系统

说明书

本发明公开一种基于极限学习机的碎纸片拼接复原方法及系统。方法包括：获取待拼接的碎纸片训练样本；提取训练样本的左右边界特征数据；根据左右边界特征数据训练极限学习机神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；获取待拼接的碎纸片测试样本；提取测试样本的左右边界特征数据；选取首张待拼接碎纸片；通过训练好的神经网络模型选取与首张待拼接碎纸片吻合度最高的碎纸片；判断吻合度最高的碎纸片与首张待拼接碎纸片是否拼接正确；若是，对碎纸片进行拼接直至所有碎纸片拼接复原；若否，采用人工标记，继续通过训练好的神经网络模型选取与首张待拼接碎纸片吻合度最高的碎纸片。采用本发明的方法或系统能够快速、良好的实现碎纸片拼接复原效果。

技术领域

本发明涉及人工智能中机器学习领域，特别是涉及一种基于极限学习机的碎纸片拼接复原方法及系统。

背景技术

随着计算机的普及和迅猛发展，大量复杂劳累的工作被计算机取而代之，尤其是最近这几年基于神经网络的人工智能的兴起，计算机已经影响着我们生活的方方面面。人工智能的快速发展得益于互联网产生的大数据以及计算机性能的提升，目前业界常用的卷积神经网络CNN，循环神经网络等都需要大量的数据对模型进行大量的训练来使得模型的泛化能力更强，但是现实生活中存在很多样本数量极少的例子，无法使用常规的神经网络进行大量训练，所以寻找一种小样本且具备一定泛化性能的算法具有重要的研究意义。

碎纸片的拼接复原模型在文档安全保护、司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着十分重要的应用。碎纸片复原问题两种情况，一种是撕毁方式下的边缘不规则碎纸片，这种情况下通过边缘不规则轮廓匹配进行拼接和复原，复原难度较低还原率较高，本文不做讨论。另一种是碎纸机切割的边缘规则的破碎纸片，由于边缘形状一样无法通过轮廓进行匹配只能提取边缘特征进行匹配，只能通过图形边缘特征提取进行匹配，找到匹配程度较高的纸条进行拼接。传统地，由人工完成的碎纸片拼接与复原工作效率是很低的，从而，研究如何利用计算机技术准确快速地完成碎纸片的拼接与复原成为一项十分重要且有意义的工作，对该场景的研究和实践对小样本机器学习以及图片特征提取提供了一种可行的具有创新性的想法，对类似场景算法实现提供了参考依据。

传统神经网络中的所有参数都需要调整以达到目标输出解最优，但这种调整需要以基于梯度下降误差反向传播算法不断迭代，显然，这种方法的学习速度非常缓慢。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于极限学习机的碎纸片拼接复原方法及系统，能够快速、良好的实现碎纸片拼接复原效果。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于极限学习机的碎纸片拼接复原方法，所述方法包括：

获取待拼接的碎纸片训练样本；

提取所述碎纸片训练样本的左右边界特征数据；

根据所述左右边界特征数据训练极限学习机神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；

获取待拼接的碎纸片测试样本；

提取所述碎纸片测试样本的左右边界特征数据；

根据首张拼接原则选取一张碎纸片作为首张待拼接碎纸片；

通过所述训练好的神经网络模型选取与所述首张待拼接碎纸片吻合度最高的碎纸片；

判断所述吻合度最高的碎纸片与所述首张待拼接碎纸片是否拼接正确；

若是，则对碎纸片进行拼接直至所有所述碎纸片拼接复原；

若否，则采用人工标记，继续通过所述训练好的神经网络模型选取与所述首张待拼接碎纸片吻合度最高的碎纸片。

可选的，所述提取所述碎纸片训练样本的左右边界特征数据，具体包括：