一种基于集成算法的多算法融合图像比对方法和系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于集成算法的多算法融合图像比对方法，包括：S1、获取图片集并将同一对象的图片进行分别划分到静态集和动态集，并对同一对象的图片赋予关联actorId；S2、利用多种算法分别对静态集和动态集进行图片特征向量的提取，以获得基础特征和衍生特征；S3、基于获得的基础特征以及衍生特征和关联actorId构造样本；S4、将样本代入预设的集成算法训练、测评并保存最佳模型；S5、将获得图片的基础特征和衍生特征输入至保存的最佳模型，以获得预测结果。通过利用集成算法去学习多算法之间的特点，能够弥补单算法的不足以及加权策略的主观倾向经验带来的以偏概全的影响，提高模型泛化能力，提高图像比对准确率和召回率，为图像聚档提供可靠的比对服务。聚档提供可靠的比对服务。聚档提供可靠的比对服务。

【技术实现步骤摘要】
一种基于集成算法的多算法融合图像比对方法和系统


[0001]本专利技术属于安防的
，具体涉及一种基于集成算法的多算法融合图像比对方法和系统。

技术介绍

[0002]在安防领域中，随着图像识别技术的发展，虽然图像识别技术精度较高，但是仍受到各种环境条件影响，各识别算法都会造成一定误识别、漏识别，泛化能力弱。
[0003]进一步的为了提高系统精度，用户通常会选用多个不同识别算法进行优势互补，通过主观经验加权融合或通过统计方式确定加权比例，以此去提高系统图像识别率。虽然图像识别率有所提升，但提升空间有限，且泛化能力有限，只考虑到算法本身优劣情况进行加不同比例权重，无法深入挖掘出各算法之间的潜在互验信息。
[0004]有鉴于此，提出一种基于集成算法的多算法融合图像比对方法和系统是非常具有意义的。

技术实现思路

[0005]为了解决在现有的安防领域中利用单一算法识别比对，存在准确率、召回率相对较低，泛化能力较低等问题；采用专家加权或统计加权方式的融合比对，基于经验或简单统计方式，无法深入挖掘出内部潜在信息，泛化能力低，鲁棒性不够等问题，本专利技术提供一种基于集成算法的多算法融合图像比对方法和系统，以解决上述存在的技术缺陷问题。
[0006]第一方面，本专利技术提出了一种基于集成算法的多算法融合图像比对方法，该方法包括如下步骤：
[0007]S1、获取图片集并将所述图片集中的同一对象的图片进行划分，分别划分到静态集和动态集，并对同一对象的图片赋予关联actorId；
[0008]S2、利用多种算法分别对所述静态集和所述动态集进行图片特征向量的提取，以获得基础特征和衍生特征；
[0009]S3、基于获得的所述基础特征以及所述衍生特征和所述关联actorId构造样本；
[0010]S4、将所述样本代入预设的集成算法进一步训练、测评并保存最佳模型；以及
[0011]S5、将获得图片的基础特征和衍生特征输入至保存的所述最佳模型，以获得预测结果。
[0012]优选的，在S1中还包括：将所述静态集作为比对底库，所述动态集作为检索图，使用所述检索图与所述静态集中的图片进行1：N的相似度计算获得对比分。
[0013]优选的，在S2中还包括：对所述静态集和所述动态集中的两两图片间进行特征向量相似度计算，其中，以各算法的比分作为所述基础特征，并基于算法之间的效果比较产生所述衍生特征。
[0014]进一步优选的，在S3中还包括：每个所述样本分为比分特征和标签两部分，其中，以所述关联actorId确定所述样本的标签label，若所述检索图与比对的所述静态集中图片
的关联actorId是一致的，则赋予标签1，否则赋予标签0。
[0015]进一步优选的，所述衍生特征的具体产生包括：
[0016]S21、获取每个算法的比分及标签，并以所述检索图id和所述比对结果图id拼接为所述样本索引_id，将具有相同所述检索图和所述比对结果图的不同算法下的比分结果合并，得到形如<_id,alg_a,alg_b,
…
,algN,label>的初始样本，其中algN为各算法的比分相似度值，label为标签；
[0017]S22、分别对两两不同算法作相对重要性判断，并定义各算法的相似度阈值<T1,T2,
…
,TN>。
[0018]优选的，在S4中具体包括：
[0019]将构造出的所述样本分别喂入不同的集成算法，如随机森林、LGB、GBDT，根据交叉验证确认出各自集成算法下的最佳模型参数，保存各集成算法下的最佳算法，最终通过测试集的测评效果，选择最佳的集成算法作为最终的模型供图像比对使用。
[0020]进一步优选的，在S5中具体包括：
[0021]根据多算法获取所述基础特征，以及得到的所述衍生特征，输入到最佳的集成算法模型中，得到最终的融合比分结果，超过该模型第一概率阈值的则认为是同一对象。
[0022]第二方面，本申请实施例还提出一种基于集成算法的多算法融合图像比对系统，包括：
[0023]获取模块：用于获取图片集；
[0024]划分模块：用于对所述图片集中的同一对象的图片进行划分，分别划分到静态集和动态集；
[0025]关联模块：用于对同一对象的图片赋予关联actorId，并以所述关联actorId确定样本的标签label；
[0026]提取模块：利用多种算法分别对所述静态集和所述动态集进行图片特征向量的提取，以获得基础特征和衍生特征；
[0027]样本构造模块：用于基于获得的所述基础特征以及所述衍生特征和所述关联actorId构造样本；
[0028]训练模块：用于将所述样本代入预设的集成算法进一步训练、测评并保存最佳模型；
[0029]预测模块：用于将获得图片的基础特征和衍生特征输入至保存的所述最佳模型，以获得预测结果。
[0030]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
[0031]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
[0032]与现有技术相比，本专利技术的有益成果在于：
[0033](1)通过利用集成算法去学习多算法之间的特点，能够弥补单算法的不足以及加权策略的主观倾向经验带来的以偏概全的影响，深度发现多算法比对分之间的互相影响并进行互补，挖掘算法间潜在的互验关系，提高模型泛化能力，进而提高图像比对准确率和召
回率，为图像聚档提供可靠的比对服务。
[0034](2)本专利技术的技术方案定义了一种通过比较不同算法的性能差异产生的衍生特征，并结合多算法得到的比对分作为样本特征，利用集成算法去学习多算法之间的特点训练模型，进而给出图像比对的融合分，以此去判断图像间的相似度，进而提高比对的精准率和召回率。
附图说明
[0035]包括附图以提供对实施例的进一步理解并且附图被并入本说明书中并且构成本说明书的一部分。附图图示了实施例并且与描述一起用于解释本专利技术的原理。将容易认识到其它实施例和实施例的很多预期优点，因为通过引用以下详细描述，它们变得被更好地理解。附图的元件不一定是相互按照比例的。同样的附图标记指代对应的类似部件。
[0036]图1是本专利技术的一个实施例可以应用于其中的示例性装置架构图；
[0037]图2为本专利技术的实施例的基于集成算法的多算法融合图像比对方法的流程示意图；
[0038]图3为本专利技术的实施例的基于集成算法的多算法融合图像比对方法的主流程示意图；
[0039]图4为本专利技术的实施例的基于集成算法的多算法融合图像比对方法中的图片集划分的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于集成算法的多算法融合图像比对方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、获取图片集并将所述图片集中的同一对象的图片进行划分，分别划分到静态集和动态集，并对同一对象的图片赋予关联actorId；S2、利用多种算法分别对所述静态集和所述动态集进行图片特征向量的提取，以获得基础特征和衍生特征；S3、基于获得的所述基础特征以及所述衍生特征和所述关联actorId构造样本；S4、将所述样本代入预设的集成算法进一步训练、测评并保存最佳模型；以及S5、将获得图片的基础特征和衍生特征输入至保存的所述最佳模型，以获得预测结果。2.根据权利要求1所述的基于集成算法的多算法融合图像比对方法，其特征在于，在S1中还包括：将所述静态集作为比对底库，所述动态集作为检索图，使用所述检索图与所述静态集中的图片进行1：N的相似度计算获得对比分。3.根据权利要求1所述的基于集成算法的多算法融合图像比对方法，其特征在于，在S2中还包括：对所述静态集和所述动态集中的两两图片间进行特征向量相似度计算，其中，以各算法的比分作为所述基础特征，并基于算法之间的效果比较产生所述衍生特征。4.根据权利要求3所述的基于集成算法的多算法融合图像比对方法，其特征在于，在S3中还包括：每个所述样本分为比分特征和标签两部分，其中，以所述关联actorId确定所述样本的标签label，若所述检索图与比对的所述静态集中图片的关联actorId是一致的，则赋予标签1，否则赋予标签0。5.根据权利要求4所述的基于集成算法的多算法融合图像比对方法，其特征在于，所述衍生特征的具体产生包括：S21、获取每个算法的比分及标签，并以所述检索图id和所述比对结果图id拼接为所述样本索引_id，将具有相同所述检索图和所述比对结果图的不同算法下的比分结果合并，得到形如<_id,alg_a,alg_b,
…
,algN,label>的初始样本，其中algN为各算法的比分相似度值...

【专利技术属性】
技术研发人员：周成祖，施翔飞，毕永辉，鄢小征，林海，江艺荣，
申请(专利权)人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：