一种图像识别方法和装置与流程

技术特征：

1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：

获取两幅待识别图像的多区域多特征组合向量；所述多区域多特征组合向量通过将所述待识别图像划分为M个子区域并对所述M个子区域分别提取N个特征向量得到；

确定所述两幅待识别图像的M个子区域中的每个对应子区域之间的子区域多特征组合向量的Hausdorff距离；

根据所述两幅待识别图像M个子区域中的每个对应子区域之间的子区域多特征组合向量的Hausdorff距离，以确定多区域多特征组合向量的Hausdorff距离；

根据所述多区域多特征组合向量的Hausdorff距离值确定所述两幅待识别图像的相似性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述M个子区域中每个子区域包含N个类型的特征。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述两幅待识别图像的多区域多特征组合向量可分别表示为：

P＝{P₁,…,P_M}，Q＝{Q₁,…,Q_M}

所述每个子区域多特征组合向量可表示为：

P_m＝{p_m,1,…,p_m,N}，Q_m＝{q_m,1,…,q_m,N}

其中m大于或者等于1并且小于或者等于M。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述两幅待识别图像M个子区域的每个对应子区域之间的子区域多特征组合向量的Hausdorff距离，包括：

通过第一函数d_H(P_m,Q_m)确定每个对应子区域之间的子区域特征向量的Hausdorff距离，所述d_H(P_m,Q_m)函数如下：

$d_H(P_m,Q_m)=max\{h_k(P_m,Q_m),h_k(Q_m,P_m)\},h_k(P_m,Q_m)=\underset{p\∈P_m,q\∈Q_m}{kth\min }\left(\right||p-q|\left|\right)$

其中h_k(P_m,Q_m)表示k阶的Hausdorff距离为P和Q中所有的元素距离||p-q||中第k小的值，其中m大于或者等于1并且小于或者等于M。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述两幅待识别图像M个子区域中的每个对应子区域之间的子区域多特征组合向量的Hausdorff距离，以得到多区域多特征组合向量的Hausdorff距离，包括：

通过第二函数D_H(P_m,Q_m)将所述子区域多特征组合向量的Hausdorff距离连接起来，以得到所述多区域多特征组合向量的Hausdorff距离；

其中，D_H(P_m,Q_m)＝f(d_H(P₁,Q₁),…,d_H(P_M,Q_M))。

6.一种图像识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取两幅待识别图像的多区域多特征组合向量；所述多区域多特征组合向量通过将所述待识别图像划分为M个子区域并对所述M个子区域分别提取N个特征向量得到；

第一确定模块，用于确定所述两幅待识别图像的M个子区域中的每个对应子区域之间的子区域多特征组合向量的Hausdorff距离；

第二确定模块，用于根据所述两幅待识别图像M个子区域中的每个对应子区域之间的子区域多特征组合向量的Hausdorff距离，以确定多区域多特征组合向量的Hausdorff距离；

第三确定模块，用于根据所述多区域多特征组合向量的Hausdorff距离值来确定所述两幅待识别图像的相似性。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述M个子区域中每个子区域包含N个类型的特征。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述两幅待识别图像的多区域多特征组合向量分别表示为：

P＝{P₁,...,P_M}，Q＝{Q₁,…,Q_M}

所述每个子区域多特征组合向量可表示为：

P_m＝{p_m,1,…,p_m,N}，Q_m＝{q_m,1,…,q_m,N}

其中m大于或者等于1并且小于或者等于M。

9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，第一确定模块，用于确定M个子区域中的每个对应子区域之间的子区域多特征组合向量的Hausdorff距离，包括：

通过第一函数d_H(P_m,Q_m)确定每个对应子区域之间的子区域特征向量的Hausdorff距离，所述第一函数d_H(P_m,Q_m)公式表示为：

$d_H(P_m,Q_m)=max\{h_k(P_m,Q_m),h_k(Q_m,P_m)\},h_k(P_m,Q_m)=\underset{p\∈P_m,q\∈Q_m}{kth\min }\left(\right||p-q|\left|\right)$

其中，h_k(P_m,Q_m)表示k阶的Hausdorff距离为P和Q中所有的元素距离||p-q||中第k小的值；

其中，m大于或者等于1并且小于或者等于M。

10.根据权利要求6或9所述的方法，其特征在于，第二确定模块，用于根据所述两幅待识别图像的M个子区域中的每个对应子区域之间的子区域多特征组合向量的Hausdorff距离，以确定多区域多特征组合向量的Hausdorff距离，包括：

通过第二函数D_H(P_m,Q_m)将所述子区域多特征组合向量的Hausdorff距离连接起来，以得到所述多区域多特征组合向量的Hausdorff距离；

其中，第二函数D_H(P_m,Q_m)表示为：

D_H(P_m,Q_m)＝f(d_H(P₁,Q₁),…,d_H(P_M,Q_M))。