[发明专利]一种基于语义特征提取与匹配的物体识别方法在审
| 申请号： | 201210556032.0 | 申请日： | 2013-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN104008095A | 公开（公告）日： | 2014-08-27 |
| 发明（设计）人： | 艾浩军;艾雄军;艾晓敏 | 申请（专利权）人： | 武汉三际物联网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市武汉东湖新技*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于语义特征提取与匹配的物体识别方法，属于信息检索领域。本发明包括语义特征提取和语义特征匹配两部分，语义特征提取部分首先提取一类物体训练图片的SIFT特征点，通过k-均值聚类对SIFT特征点进行空间聚类，然后利用基于核函数的决策机制，决策出每个空间类别内的若干有效点，最后利用支持向量机分类器训练每个空间类别内的有效点，每个空间类别训练出一个具有语义特征的视觉单词，便最终提取出可描述一类物体语义特征的视觉词汇表；语义特征匹配部分首先提取一幅待测物体图片的SIFT特征点，作为待测物体的语义描述，然后利用支持向量机分类器，将待测物体的语义描述与多类物体的视觉词汇表匹配分类，最后统计待测物体的视觉词汇表直方图，确定待测物体类别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 特征 提取 匹配 物体 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于语义特征提取与匹配的物体识别方法，其特征在于，所述方法包括：（1）语义特征提取部分：首先选取一类物体的若干图片作为训练库，提取所有图片的SIFT特征点；通过k‑均值聚类算法对所有SIFT特征点进行空间聚类，然后利用基于核函数的决策机制，决策出每个空间类别内的若干有效点；利用支持向量机分类器训练每个空间类别内的有效点，每个空间类别训练出一个具有语义特征的视觉单词，最终提取出可描述一类物体语义特征的视觉词汇表；选取多类物体的训练图片，提取每类物体的视觉词汇表，形成多类物体的视觉词汇表；（2）语义特征匹配部分：首先提取一幅待测物体图片的SIFT特征点，作为待测物体的语义描述；利用支持向量机分类器，将待测物体的语义描述与多类物体的视觉词汇表匹配分类；统计待测物体的视觉词汇表直方图，确定待测物体类别。
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