[发明专利]基于局部语义滤波器和桥接相似度的鞋印检索方法

摘要

本发明提供基于局部语义滤波器和桥接相似度的鞋印检索方法，包括以下步骤：输入待查询图像并选择局部语义区域；对局部语义块样本进行增广；训练局部语义滤波器；计算局部语义滤波器与数据库中鞋印图像的相似度；计算待查询图像与数据库图像之间的相似度；计算以所述待查询图像为桥接的鞋印图像对的相似度；计算初始归一化排序得分矩阵；得到鞋印图像排序得分降序输出数据库中鞋底花纹图像。本发明通过在待查询图像上选择语义区域训练滤波器，根据滤波器与数据库之间的相关性计算相似度，使检索结果受光照、几何畸变影响小；另外以待查询图像为桥接计算鞋底花纹库图像之间的相似度，减弱了鞋印大部分缺损对检索性能的影响。

主权项

1.基于局部语义滤波器和桥接相似度的鞋印检索方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：输入待查询图像Q并选择局部语义区域；在输入的所述待查询图像Q上，选择K个初始局部语义区域，标记为表示第k个初始局部语义区域，θ₁＝0；S2：对局部语义块样本进行增广；预设相似度参数β，并在所述待查询图像Q中找相似度大于β的J(J>＝0)个相似区域块，得到包括初始局部语义区域的相似语义区域即为第K个初始局部语义区域的第J个相似区域，θ₁＝0；以所述待查询图像Q的几何中心为旋转中心，旋转N个角度θ＝[θ₁,θ₂,…,θ_i,...,θ_N+1],i＝1,...,N+1，其中θ₁＝0，并分别根据所述相似语义区域的位置对旋转后的所述待查询图像截取相应区域作为旋转样本，并将各旋转样本组成语义块样本集，得到K个语义样本集T＝{T⁽¹⁾,T⁽²⁾,…,T^(k),…,T^(K)}，其中，第k个语义样本集：其中，表示第k个语义样本集的第(j‑1)个相似区域旋转θ_N+1角度的局部语义块样本；得到完整的局部语义样本集T，实现对局部语义块样本的增广；S3：分别对K个语义样本集训练局部语义滤波器，构建K个局部语义滤波器模型；S4：局部语义滤波器与鞋底花纹数据库图像之间的相似度计算S5：基于局部语义滤波器的待查询图像与鞋底花纹数据库图像之间的相似度计算；S6：以所述待查询图像Q为桥接的鞋印图像对相似度计算；S7：计算初始归一化排序得分矩阵；S8：得到鞋印图像排序得分f^*，输出检索鞋底花纹图像。