一种图像识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种图像识别方法及装置。所述方法包括：获取待识别图像，根据预设尺寸将待识别图像划分为多个子图像，获取每一个子图像对应的第一灰度特征向量；获取匹配模板对应的第二灰度特征向量，根据第一灰度特征向量和第二灰度特征向量计算子图像与匹配模板的相似度；选择相似度大于预设阈值的子图像作为目标子图像，根据目标子图像利用分类模型对目标子图像进行识别。所述装置用于执行所述方法。本发明专利技术实施例通过根据第一灰度特征向量和第二灰度特征向量计算子图像与匹配模板的相似度，并筛选出相似度大于预设阈值的作为目标子图像，再将目标子图像输入到分类模型中进行识别，从而减少了识别时间，提高了对待识别图像进行识别的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种图像识别方法及装置
本专利技术实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种图像识别方法及装置。
技术介绍
随着经济社会的全面发展，出于安全考虑，重点区域如居民小区的安全监控已全面开展。重点区域安装摄像头进行安全监控是目前最有效的安全措施。通过摄像头对行人进行图像采集，及时察觉一些危险情况并对此产生预警和实时发出异常信号，不仅可以降低人力等的监控成本，而且更能提高监控的准确性和实时性，从而提高重点区域的安全状况。以居民小区为例，就目前而言，小区监控广泛使用720P、1080P两种分辨率的高清摄像机。分辨率越高的图像意味着更加庞大的像素数据，这将带来检测速度下降的问题。在用计算机进行目标检测时，准确率与速度一直是检测的重点也是难点，在离线场合可以牺牲一定的检测速度来保证检测的准确率，但是在小区监控需要做到实时的数据处理，检测速度也是保证检测准确的一个重要因素。方向梯度直方图(HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。HOG特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：获取待识别图像，根据预设尺寸将所述待识别图像划分为多个子图像，获取每一个所述子图像对应的第一灰度特征向量；获取匹配模板对应的第二灰度特征向量，根据所述第一灰度特征向量和所述第二灰度特征向量计算所述子图像与所述匹配模板的相似度，所述匹配模板的尺寸与所述子图像的尺寸相同；选择所述相似度大于预设阈值的所述子图像作为目标子图像，根据所述目标子图像利用分类模型对所述目标子图像进行识别。

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：获取待识别图像，根据预设尺寸将所述待识别图像划分为多个子图像，获取每一个所述子图像对应的第一灰度特征向量；获取匹配模板对应的第二灰度特征向量，根据所述第一灰度特征向量和所述第二灰度特征向量计算所述子图像与所述匹配模板的相似度，所述匹配模板的尺寸与所述子图像的尺寸相同；选择所述相似度大于预设阈值的所述子图像作为目标子图像，根据所述目标子图像利用分类模型对所述目标子图像进行识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设尺寸将所述待识别图像划分为多个子图像，包括：对所述待识别图像进行灰度变换，并将灰度变换后的所述待识别图像根据预设尺寸划分为多个所述子图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每一个所述子图像对应的第一灰度特征向量，包括：将256个灰度值按照预设个数进行划分，获得多个灰度等级；将所述子图像对应的每个灰度等级中的灰度值的次数进行求和运算，获得每个所述灰度等级对应的第一因子；所有所述灰度等级的第一因子构成所述第一灰度特征向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取匹配模板对应的第二灰度特征向量，包括：获取带有目标的灰度图像作为所述匹配模板；将256个灰度值按照预设个数进行划分，获得多个灰度等级；将所述匹配模板对应的每个灰度等级中的灰度值的次数进行求和运算，获得每个所述灰度等级对应的第二因子；所有所述灰度等级的第二因子构成所述第二灰度特征向量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一灰度特征向量和所述第二灰度特征向量计算所述子图像与所述匹配模板的相似度，包括：计算所述第一灰度特征向量与所述第二灰度特征向量的向量夹角，并计算所述向量夹角的余弦值，所述余弦值为所述子图像与所述匹配模板的相似度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一灰度特...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵琦，
申请(专利权)人：普天信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11