图像智能模式识别搜索方法

摘要

本发明提出了图像智能模式识别搜索方法。建立图像样本训练集数据库，结合基于文本的搜索引擎技术和基于图像内容的查询技术，由网络爬行器进行互联网图像搜索，解析URL信息，将图像URL及相关信息抓取到本地原始数据库；对图像进行初步过滤，解压缩，图像预分类等预处理；然后计算提取图像的颜色特征、纹理特征、形状特征，得到相应特征向量集，结合图像URL信息一起保存到图像基础数据库中，并为其建立索引；图像基础数据库中的图像与样本训练集进行特征向量相似度计算，将图像进行分类后保存到图像分类数据库中；接受用户输入的关键字或图像描述，产生索引向量，与图像分类数据库中的图像特征向量进行相似度计算，将索引结果返回给用户。

主权项

1.一种图像智能模式识别搜索方法，其特征在于，首先由人类专家建立图像的样本训练集数据库，再结合基于文本的搜索引擎技术和基于图像内容的查询技术，由网络爬行器进行互联网图像的搜索，解析URL信息，将图像URL及相关信息抓取到本地原始数据库中；对图像进行大小、格式初步过滤，将尺寸较小、格式不符合要求的图像删除，进行必要的解压缩，图像预分类等预处理；然后计算提取图像的颜色特征、纹理特征、形状特征，得到相应的颜色、纹理、形状特征向量集，结合图像URL信息一起保存到图像基础数据库中，并为其建立索引；图像基础数据库中的图像与样本训练集进行特征向量相似度计算，将图像进行分类后保存到图像分类数据库中；接受用户输入的关键字或图像描述，产生索引向量，与图像分类数据库中的图像特征向量进行相似度计算，将索引结果返回给用户；用户如果不满意搜索结果，则对样本训练集数据库和图像分类数据库进行自动调整，再次得出图像检索结果。