一种图像识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像识别方法和装置，用以解决现有技术中在对图像进行识别时存在的误检率高的问题。包括：按照预先设定的划分规则，对待识别图像进行划分，得到多个图像块；其中，划分规则满足：使得到的各图像块中均包含能够表征待识别图像中的待识别目标的特征的像素点；并对多个图像块分别进行特征提取，得到各图像块的特征数据；根据得到的各图像块的特征数据，以及预先根据划分规则而训练得到的用于区分图像块类别的分类器，分别对各图像块进行分类，得到各图像块的分类结果；根据各图像块的分类结果以及预设的判定规则，确定所述图像的类别。

【技术实现步骤摘要】
一种图像识别方法和装置
本专利技术涉及模式识别领域，尤其涉及一种图像识别方法和装置。
技术介绍
目前，模式识别技术已经得到越来越广泛的应用，其在安全、金融、人机交互、信息、教育等诸多领域有着广泛的应用前景。现有的模式识别技术在进行图像识别时，一般要根据图像本身选取合适的特征，才能获取较好的识别效果。例如，在人脸识别过程中，一般是将待识别的整张图像输入人脸识别装置中，并对输入的图像与人脸识别装置的图像样本库中的样本图像进行比较，若该整张图像的特征数据与图像样本库中样本图像的特征数据不匹配，则将该输入的图像确定为异常图像，并将该输入的图像中的人脸确定为异常人脸。其中，异常人脸一般是指佩戴了能遮挡住面部器官配饰的人脸，而正常人脸是针对异常人脸而言，所有非异常人脸均视为正常人脸。 上述现有方法存在以下缺陷:误检率比较高。比如，在识别戴墨镜的人脸的图像时，图像中的人脸的下半部分和正常人脸是一样的，这就导致整张图像的特征和正常人脸的图像的特征比较接近，而戴墨镜部分的图像的特征就会比较不突出，从而就会很容易导致误检，将这张异常图像判断为正常图像。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图像识别方法和装置，用以解决现有技术中在对图像进行识别时存在的误检率较高的问题。 本专利技术实施例采用以下技术方案: 一种图像识别方法，包括: 按照预先设定的划分规则，对待识别图像进行划分，得到多个图像块；其中，所述划分规则满足:使得到的各图像块中均包含能够表征所述待识别图像中的待识别目标的特征的像素点；并 对所述多个图像块分别进行特征提取，得到各图像块的特征数据； 根据得到的各图像块的特征数据，以及预先根据所述划分规则而训练得到的用于区分图像块类别的分类器，分别对各图像块进行分类，得到各图像块的分类结果； 根据各图像块的分类结果以及预设的判定规则，确定所述图像的类别。 一种图像识别装置，包括: 划分单元，用于按照预先设定的划分规则，对待识别图像进行划分，得到多个图像块；其中，所述划分规则满足:使得到的各图像块中均包含能够表征所述待识别图像中的待识别目标的特征的像素点； 特征提取单元，用于对划分单元得到的所述多个图像块分别进行特征提取，得到各图像块的特征数据； 分类单元，用于根据特征提取单元得到的各图像块的特征数据，以及预先根据所述划分规则而训练得到的用于区分图像块类别的分类器，分别对各图像块进行分类，得到各图像块的分类结果； 类别确定单元，用于根据分类单元得到的各图像块的分类结果以及预设的判定规贝U，确定所述图像的类别。 本专利技术实施例的有益效果如下: 本专利技术实施例通过对整张图像划分后得到的各图像块分别进行识别并分类，使得在对异常图像中的异常部分所属的图像块进行识别时，不会受到其他正常部分所属的图像块的影响，从而各图像块的分类结果均比较准确，从而使得最终得到的整张图像的识别结果的准确率也会提高，避免了现有技术中由于异常部分的图像的特征相对于整张图像的特征不突出而导致误检的问题。 【附图说明】 图1为本专利技术实施例一提供的一种图像识别方法的主要流程图； 图2为本专利技术实施例二提供的一种人脸识别方法的具体流程图； 图3为本专利技术实施例二提供的待识别图像的划分示意图； 图4为本专利技术实施例三提供的一种图像识别装置的结构示意图。 【具体实施方式】 为了解决现有技术中在对图像进行识别时存在的误检率较高的问题，本专利技术实施例提供了一种图像识别方案。该方案通过对整张图像划分后得到的各图像块分别进行识别并分类，使得在对异常图像中的异常部分所属的图像块进行识别时，不会受到其他正常部分所属的图像块的影响，从而各图像块的分类结果的均比较准确，从而使得最终得到的整张图像的识别结果的准确率也会提高，同时也避免了现有技术中由于异常部分的图像的特征相对于整张图像的特征不突出而导致误检的问题。 下面结合各个附图对本专利技术实施例技术方案的主要实现原理、【具体实施方式】及其对应能够达到的有益效果进行详细的阐述。 实施例一: 如图1所示，为本专利技术实施例提供的一种图像识别方法的主要流程图，该方法包括以下步骤: 步骤11，按照预先设定的划分规则，对待识别图像进行划分，得到多个图像块； 具体的，在不同的应用场合和图像类型下，可以有不同的划分方法对待识别图像进行划分。比如，在对人脸图像进行识别时，可以沿水平方向将其划分为两个图像块，分别为上半脸图像块和下半脸图像块；或者，也可以沿水平方向将人脸图像划分为三个或四个图像块。当对其他图像进行识别时，也可以沿竖直方向对待识别图像进行划分，甚至是沿45度角斜向对待识别图像进行划分，具体的划分方式本专利技术实施例在此不作限制，可以按照实际需求自行设定。 其中，划分规则应该满足:使得到的各图像块中均包含能够表征待识别图像中的待识别目标的特征的像素点。 另外，待识别图像可以是直接获得的，也可以是通过原始图像确定的。其中，当接收到的图像为原始图像时，一种确定待识别图像的方式可以具体包括下述步骤: 首先，通过检测接收到的原始图像中的待识别目标的边缘像素点，确定待识别目标的面积； 然后，判断待识别目标与原始图像的面积比值是否大于预设的比例阈值； 当判断结果为是时，将原始图像确定为待识别图像； 当判断结果为否时，按照预设的矩形区域确定规则，从原始图像中确定包含待识别目标的矩形区域，并将矩形区域确定为待识别图像，其中，矩形区域确定规则应该满足:使得待识别目标与确定出的矩形区域的面积比值大于上述的比例阈值。 当待识别目标为人脸时，可以按照上述确定方式来确定待识别图像，也可以按照如下确定方式进行确定，具体包括: 首先，接收原始图像，并检测该原始图像中是否包含人脸； 然后，当检测出原始图像中包含人脸时，从原始图像中确定人脸的外界矩形所在区域； 最后，从原始图像中分割出上述区域，并确定为待识别图像。 需要说明的是，上述提到的按照矩形区域确定规则确定出的矩形区域，以及从原始图像中分割出的人脸的外接矩形所在区域，可以先将其缩放成预设大小的图像，再将进行缩放后得到的图像确定为待识别图像。 步骤12，对得到的多个图像块分别进行特征提取，得到各图像块的特征数据； 其中，可以根据边缘方向直方图、局部二元模式(Local Binary Pattern, LBP)、尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)和加速健壮特征(Speeded-Up Robust Feature, SURF)等特征得到各图像块的特征数据。 步骤13，根据得到的各图像块的特征数据，以及预先根据划分规则而训练得到的用于区分图像块类别的分类器，分别对各图像块进行分类，得到各图像块的分类结果。 步骤14，根据各图像块的分类结果以及预设的判定规则，确定该图像的类别。 本专利技术实施例通过对整张图像划分后得到的各图像块分别进行识别并分类，使得在对异常图像中的异常部分所属的图像块进行识别时，不会受到其他正常部分所属的图像块的影响，从而各图像块的分类结果均比较准确，从而使得最终得到的整张图像的识别结果的准确率也会提高，同时也避免了现有技术中由于异常部分的图像的特征相本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像识别方法，其特征在于，包括：按照预先设定的划分规则，对待识别图像进行划分，得到多个图像块；其中，所述划分规则满足：使得到的各图像块中均包含能够表征所述待识别图像中的待识别目标的特征的像素点；并对所述多个图像块分别进行特征提取，得到各图像块的特征数据；根据得到的各图像块的特征数据，以及预先根据所述划分规则而训练得到的用于区分图像块类别的分类器，分别对各图像块进行分类，得到各图像块的分类结果；根据各图像块的分类结果以及预设的判定规则，确定所述图像的类别。

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括: 按照预先设定的划分规则，对待识别图像进行划分，得到多个图像块；其中，所述划分规则满足:使得到的各图像块中均包含能够表征所述待识别图像中的待识别目标的特征的像素点；并 对所述多个图像块分别进行特征提取，得到各图像块的特征数据； 根据得到的各图像块的特征数据，以及预先根据所述划分规则而训练得到的用于区分图像块类别的分类器，分别对各图像块进行分类，得到各图像块的分类结果； 根据各图像块的分类结果以及预设的判定规则，确定所述图像的类别。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别图像中的待识别目标为人脸；则 按照预先设定的划分规则，对获得的待识别图像进行划分，得到多个图像块具体包括: 按照预先设定的划分界限，沿水 平方向对所述待识别图像进行划分，得到多个图像块。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别图像中的待识别目标为人脸；则 所述分类结果包括:正常图像块和异常图像块；以及 所述判定规则为:当所述多个图像块中包含异常图像块时，将待识别图像确定为异常图像，否则将待识别图像确定为正常图像。4.如权利要求1~3任一所述的方法，其特征在于，所述待识别图像中的待识别目标为人脸；则 所述方法还包括: 接收原始图像，并检测所述原始图像中是否包含人脸； 当检测出所述原始图像中包含人脸时，从所述原始图像中确定所述人脸的外接矩形所在区域； 从所述原始图像中分割出所述区域；则 按照预先设定的划分规则，对待识别图像进行划分，具体包括: 按照预先设定的划分规则，对分割出的所述区域进行划分。5.如权利要求1~3任一所述的方法，其特征在于，还包括: 接收原始图像；并 通过检测所述原始图像中的待识别目标的边缘像素点，确定所述待识别目标的面积； 判断所述待识别目标与所述原始图像的面积比值是否大于预设的比例阈值； 在判断结果为是时，则将原始图像确定为待识别图像； 在判断结果为否时，按照预设的矩形区域确定规则，从所述原始图像中确定包含所述待识别目标的矩形区域，并将所述矩形区域确定为待识别图像；其中，矩形区域确定规则满足:使得所述待识别目标与确定出的矩形区域的面积比值大于所述比例阈值；则按照预先设定的划分规则，对待识别图像进行划分，具体包括: 按照预先设定的划分规则，对确定出的待识别图像进行划分。6.一种图像识别装置，其特征在于，包括: 划分单元，用于按照预先设定的划分规则，对待识别图像进行划分，得到多个图像块；其中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢志明，潘晖，潘石柱，张兴明，傅利泉，朱江明，吴军，吴坚，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33