[发明专利]一种基于图像处理的图书检索方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的图书检索方法，其特征在于：包括以下步骤：

1、对图书图像进行随机分类，分成待查询数据和要训练数据；

2、用图像采集器采集图书页面图像并发送至图像预处理器；

3、图像预处理器对图像进行灰度处理、去噪；

4、构建去池化的深度卷积神经网络AlexNet模型，将每幅图像送入到该SPPC模型中进行特征提取，构建图像数据库；

5、对待查询数据和图像数据库中的特征进行SimHash索引匹配，输出最相似性的检索结果。

2.根据权利要求书＜1＞所述的一种基于图像处理的图书检索方法，其特征在于：所述步骤4中图像特征提取方法如下：

a、将待查询的图书图像导入SPPC模型中进行选择性搜索，划分为2000个候选窗口；

b、将待查询的图书图像输入SPPC模型，在卷积层进行一次性特征提取，得到全局特征图；

c、在全局特征图中找到各个候选窗口，其步骤是建立二维坐标系，用(a,b)表示全局特征图上的点，(x,y)表示候选窗口长得点，设S为中的所有步长的乘积，对坐标变换有：

d、对各个候选窗口采用金字塔池化，提取固定长度的特征向量，其步骤是对一张原图按照三种不同大小的刻度(4*4,2*2,1*1)，提取一个固定大小的21维特征向量；

e、将此固定特征向量输入至全连接层输出结果作为查询图书的深度特征。

3.根据权利要求书＜1＞所述的一种基于图像处理的图书检索方法，其特征在于：所述步骤5中图像相似性度量方法如下：

a、对每个图书的深度特征向量分配权重w_i，通过hash函数计算各个特征向量的hash值，编制成0和1的6位签名；

b、在hash值的基础上，给所有特征向量进行加权，即W＝Hash*weight，且遇到1则hash值和权值正相乘，遇到0则hash值和权值负相乘；

c、将上述各个特征向量的加权结果累加，变成一个序列串；

d、通过SimHash函数对序列串计算SimHash值，如果大于0则置1，否则置0，实现降维；

e、计算查询图书图像SimHash值与图像数据库中数据的汉明距离，从而判定相似图书，输出索引结果。