【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于移动增强现实
，具体涉及一种基于分布式处理和SVM分类器的室外海量物体识别方法和系统。
技术介绍
在近几年，将图像内容表示为特定“视觉单词”出现次数直方图的Bag-of-words模型，展示了其在图像内容分类方面的强大优势，在通过SVM分类器进行学习，能实现高精度的图像识别。物体识别的本质就是建立一个能够识别出图像中感兴趣物体类别的计算系统，在现实生活中有着广泛的应用需求，具有相当高的应用价值和研究意义。随着互联网的发展，人类正在步入一个信息化的社会，互联网已经成为人类发布、获取、交换信息的重要平台。互联网上信息量的指数级增长，使得如何让用户能够快速准确地在海量的数据中找到其所需信息成为了一个重要的课题。近些年来，随着数字摄影和存储设备的进步和普及，室外的图像数量在互联网上的飞速增长，也已经达到成千上万了。如 何有效的利用这些数据信息，给当前处于相同位置的用户提供这些已有的信息，是商业界和学术界的一个重要研究方向。然而，随着图像库规模的极大增长，要保证图像搜索的实时性，相应的数据库索引技术和图像检索技术也必须做相应的调整或加速。同时计算机软、...
【技术保护点】
一种基于分布式处理和SVM分类器的室外海量物体识别方法，其特征在于，该方法包括：将室外建筑整体区划分为多个矩形的区域；针对每个区域，选取多个场景，为每个场景采集多幅图像，从每幅图像中提取特征点并转化为描述符，利用聚类算法对一个区域内所有场景的所有描述符进行聚类，每个聚类中心作为一个单词，一个区域内的所有单词形成一个词典；每个区域采用区域中心处GPS信息和四个角的GPS信息表示区域位置，存储带区域位置的词典到样本文件系统中；以区域为单位，对区域内每个场景所有图像的描述符进行训练，形成一个支持向量机SVM分类器，一个场景对应一个分类器；将区域位置、SVM分类器和场景信息对应存储...
【技术特征摘要】
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