[发明专利]图像识别系统

摘要

本发明公开了一种图像识别系统，包括具有微透镜阵列的多视角成像模组，被成像的物体的光线通过所述多个微透镜分别折射后，入射到所述感光元件的不同感光区域，形可以一次性成像得到物体的多个微弱不同视角的图像和深度信息；通过反复采集所述多视角成像模组针对被识别物体的单一视角进行成像得到的多幅不同角度的被识别物体的影像信息；将每次采集到的所述多幅不同角度的被识别物体的影像信息的集合作为样本训练数据，基于卷积神经网络模型的进行训练，得到目标模型；从而以对所述待识别物体进行图像识别。本发明采用同一物体的多个微弱不同视角的图像进行识别，大大提高了物体识别的准确率。本发明还提供一种图像识别系统。

主权项

1.一种图像识别系统，包括多视角成像模组、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述多视角成像模组包括：镜头；感光元件；设置于所述镜头与所述感光元件之间，且位于所述镜头的成像侧的焦平面上的微透镜阵列，所述微透镜阵列包括多个阵列排布的微透镜；其中，被成像的物体的光线通过所述镜头从不同方向分别投射到所述微透镜阵列的所述多个微透镜上，经由所述多个微透镜分别折射后，入射到所述感光元件的不同感光区域，形成多幅不同角度的被成像的物体的影像信息；所述处理器执行所述计算机程序时实现如下所述的图像识别方法的步骤：反复采集所述多视角成像模组针对被识别物体的单一视角进行成像得到的多幅不同角度的被识别物体的影像信息；将每次采集到的所述多幅不同角度的被识别物体的影像信息的集合作为样本训练数据，基于卷积神经网络模型的进行训练，得到目标模型；将通过所述多视角成像模组获取待识别物体经成像后得到的多幅不同角度的待识别物体的影像信息带入所述目标模型，以对所述待识别物体进行图像识别。