[发明专利]基于机器学习的3D图像识别方法及其系统

摘要

本发明涉及基于机器学习的3D图像识别方法及其系统，该方法包括获取图像，并对图像进行分割，获取两张子图像；获取其中一张子图像内若干个待识别区域；获取另一张子图像内与若干个待识别区域位置对应的目标区域；获取待识别区域与目标区域的相似度；结合机器学习获取最佳阈值；判断相似度是否大于最佳阈值；若是，则为3D图像；若不是，则为2D图像。本发明通过对图像进行分割，利用分割后的子图像进行相似度获取，通过相似度与最佳阈值的对比，进行3D图像以及2D图像的识别，通过机器学习的方式对大量样本进行训练提高算法的识别准确率，样本愈大准确率愈高，实现自动识别2D以及3D图像和视频，兼容性强，且识别准确度高。

主权项

基于机器学习的3D图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取图像，并对图像进行分割，获取两张子图像；获取其中一张子图像内若干个区域，形成待识别区域；获取另一张子图像内与若干个待识别区域位置对应的区域，形成目标区域；获取待识别区域与目标区域的相似度；结合机器学习获取最佳阈值；判断所述相似度是否大于最佳阈值；若是，则所述图像为3D图像；若不是，则所述图像为2D图像。