[发明专利]一种密集恐惧图片判别方法、系统、设备及其存储介质

权利要求书

1.一种密集恐惧图片判别方法，其特征在于，包括：

建立含有正样本图片和负样本图片的样本图片库；

对所述样本图片库中的正、负样本图片分别进行选定，对被选定的图片的旋转不变特征值进行计算；

将所述正、负样本图片中的旋转不变特征值分别进行深度学习，得到鉴别模型，所述鉴别模型中含有正模板和负模板，将所述正样本图片中的旋转不变特征值进行深度学习，得到正模板，将所述负样本图片中的旋转不变特征值进行深度学习，得到负模板，该正模板和负模板构成了鉴别模型；

选定待判别的图片，对被选定的图片的旋转不变特征值进行计算；

将所述待判别的图片中的旋转不变特征值导入所述鉴别模型中，获取待判别的图片的类型，其中，所述将所述待判别的图片中的旋转不变特征值导入所述鉴别模型中，获取待判别的图片的类型包括：将所述待判别的图片中的旋转不变特征值导入所述鉴别模型中，与所述正模板和负模板分别进行匹配；若与所述正模板相匹配，则将该待判别的图片定义为密集恐惧图片；若与所述负模板相匹配，则将该 待判别的图片定义为非密集恐惧图片。

2.根据权利要求1所述的密集恐惧图片判别方法，其特征在于，所述对被选定的图片的旋转不变特征值进行计算之前包括：

判断被选定的图片是否为预定的格式，若不为预定的格式，则将图片调整为预定的格式。

3.根据权利要求2所述的密集恐惧图片判别方法，其特征在于，所述判断图片是否为预定的格式，若不为预定的格式，则将图片调整为预定的格式包括：

判断所述正、负样本图片是否为灰度图，若不为灰度图，则将其调整为灰度图。

4.根据权利要求3所述的密集恐惧图片判别方法，其特征在于，所述判断图片是否为预定的格式，若不为预定的格式，则将图片调整为预定的格式还包括：

判断所述正、负样本图片的尺寸值是否为预定尺寸，若其尺寸值不为预定尺寸，则将其调整为预定尺寸。

5.根据权利要求4所述的密集恐惧图片判别方法，其特征在于，所述选定待判别的图片包括：

将待判别的图片导入待判别图片库中，并从所述待判别图片库中对所述待判别的图片进行选定。

6.根据权利要求5所述的密集恐惧图片判别方法，其特征在于，所述对被选定的图片的旋转不变特征值进行计算包括：

从所述被选定的图片中选取一个像素点为中心像素，并且获取与其相邻的像素点，所有与中心像素相邻的像素点组成该中心像素的邻域；

将所述中心像素的灰度值与所述邻域内的所有相邻的像素点的灰度值进行比较并计数，得到该中心像素的原始特征值；

以所述中心像素为中心，对所述邻域内的相邻的像素点进行旋转移动，再次进行计算，得到该中心像素新的原始特征值；

将所有的原始特征值进行大小比较，并以数值最小的原始特征值作为旋转不变特征值。