【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及图像目标类别识别方法及装置。该识别方法包括计算机离线自主学习的过程，主要包括如下步骤：图像特征的提取，聚类分析，以及获取目标类别平均量图像。此外，本专利技术的方法还包括在线自动类别识别过程。本专利技术可以明显减少识别过程中的计算量、减小计算误差、提高识别精确度。【专利说明】图像目标类别识别方法及装置
本专利技术涉及计算机数字图像处理领域，尤其涉及一种新颖的图像目标类别识别方法及装置。
技术介绍
随着数字媒体的发展，数字图像的数量呈指数增长；尤其在电子互联网中，借助待销售商品的图像来展示商品的各个细节，用具有丰富语义内容的图像来代替商品的细节描述，因此，图像的数量与日剧增。而如何将大规模的图像数据根据图像中所描述的商品进行自动分类成了亟待解决的问题。现存的图像目标类别识别方法大多采用机器学习方法。在实际应用中，绝大多数学习模型中的参数是通过训练样本得到的，具有不确定性。同时分类模型因训练样本的差异会产生误差，对目标类别的归属存在误差和差错率。此外，部分目标识别框架采用了多层结构，虽然提高了识别的精度，但却需要大量的资源并耗费了大量的...
【技术保护点】
一种图像目标类别识别方法，包括如下步骤：（S1）图像特征提取，利用特征点提取方法提取出已知N个类别中所有样本图像的特征点，其中N为大于1的自然数，每一类别都包含至少一幅样本图像，并建立已知类别?样本图像?特征点对应关系；（S2）聚类分析，利用聚类算法对提取出的全部特征点进行聚类分析，并将这些特征点划分为N个子集；（S3）确定目标类别，为每个所述子集确定目标类别Cn；（S4）获取共性特征，利用搜索算法获取每个目标类别Cn中的各图像之间的共性特征，其中Cn为第n个目标类别，n为小于等于N的正整数。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：甘永洲，邓正平，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：
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