CN104182764A - 一种图形识别系统 - Google Patents

Abstract

一种图形识别系统包括一个识别图以及与该识别图对应的识别图数据，该识别图分为三种格式：完整格式识别图、半格式识别图、纯图像格式识别图；该完整格式识别图包括有真彩图像区、若干个校正点、数据图像、ID号，该若干个校正点布置在该图像区的四个角上，该数据图像布置在该图像区上方，该ID号布置在该图像区的下方；该半格式识别图包括有图像区和若干个校正点，该若干个校正点分别在图像区的四个角；该纯图像格式识别图只包括图像区。本发明把真彩色图像像素压缩及做容错处理转为数据，把数据转用像素代码的方式转化为彩色图像，且发布到电子文档或是印刷文稿上，通过手机及电脑拍照后由软件识别为数据对网络数据库进行检索以获得相应资讯。

Description

一种图形识别系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术、图像数据化技术、数据图像化技术、彩色印刷技术、模糊识别技术，特别是ID号、图像数据与数据图像在同一媒体上的交互检索的图形识别系统。

背景技术

图像识别是当前计算机研究的重要领域，最近几年发展讯速，应用广泛几乎遍及各个领域，如手写输入、邮政编码识别、汉字识别、人脸识别、指纹识别、虹膜识别已经相当成熟，这些技术已经在人们的日常生活中广泛应用，对经济、军事、国家安全及人们的日常生活产生重大的影响。

当前的图像识别技术只在一些特定领域运用，这些运用没有做到与时俱进，在通用性方面的广泛运用还显得不足，比如没有建立网络大数据库，没有大数据环境条件下的图像识别标准，没有形成通用标准的商业运用，具体到儿童教育中的图书因没有定义相应的图形识别标准和服务器数据库的支持，做不到图像识别转语音播放。中学的几何、物理、化学等知识因其图形结构或是特殊符号，无法在网络搜索中用文字表达而无法搜索。

智能手机进行支付时只能做短讯号码确认，手机丢失就出现恶意支取的损失，做不到手掌的掌纹识别(用智能手机拍掌纹相当方便)，这些都需要定义相应的图形识别标准和服务器数据库的支持，需要运用软件与网络的系统支持，还有其他的如身份证、信用卡、银行卡都可以加入标准图形再加上掌纹识别的方式进行双层加密，不用或者不显示出卡号及密码，只要人卡同在就能取钱，人卡分离就一定取不到钱，不存在忘记密码，很大程度上减少了泄密可能，因为人们只能看到一张彩色图像而看不到图像后面的数字，人们也不能用自已的手机拍别人的密码识别图，因为此图与用户的手机已经捆绑。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于：提出一种图形识别系统，能够把图像和数据相互转化，拍照后通过经智能手机及电脑的运用程序转换成检索数据及通过网络访问数据库的方式获取对应的资讯。

为了解决上述技术问题，本发明提出以下技术方案：一种图形识别系统，其包括一个识别图以及与该识别图对应的识别图数据，该识别图分为三种格式：完整格式识别图、半格式识别图、纯图像格式识别图；

该完整格式识别图包括有真彩图像区、若干个校正点、数据图像、ID号，该若干个校正点布置在该图像区的四个角上，该数据图像布置在该图像区上方，该ID号布置在该图像区的下方；

该半格式识别图包括有图像区和若干个校正点，该若干个校正点分别在图像区的四个角；

该纯图像格式识别图只包括图像区。

上述技术方案的进一步限定在于，该识别图及其对应的识别图数据存入在一个服务器上建立的数据库中，该识别图数据包含ID号、类别号、企业名片、个人名片、产品内容描述。

上述技术方案的进一步限定在于，该完整格式识别图包括八个校正点，该八个校正点布置在该图像区的四个角上，彩色的校正点分布于上端，采用黑底，下端的白色的校正点带黑边；该数据图像布置在该图像区上方，位于左、右两侧的校正点之间；该ID号布置在该图像区的下方，位于左、右两侧的校正点之间。

上述技术方案的进一步限定在于，该半格式识别图包括有四个校正点，分别在图像区的四个角，该四个校正点加黑框。

上述技术方案的进一步限定在于，该识别图的颜色标准是RGB颜色标准。

上述技术方案的进一步限定在于，该识别图的图像、计算方式及类别、内容描述存储于数据库中，用于手机或是电脑检索或者调用以完成图像的识别，或是电脑检索调用以输出电子文档作发布或者印刷使用。

上述技术方案的进一步限定在于，手机及电脑通过运用软件对电子文档或者印刷文件进行ID号或者数据图像或者图像进行识别，通过软件界面对相近图像作再确认从而检索出数据库中的识别图。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：本技术提出一种交互式的方法，利用现在的智能手机技术，利用现在的图形数字化技术，不追求在一份识别图上表达超大的数据量而追求通过识别图数据去检索网络大数据；强化数据的模糊设别能力与检索能力，利用网络服务器数据库，建立标准图形以备检索，利用现在智能手机等产品的拍照功能提升检索速度，拓展出新的运用。

附图说明

图1是本发明的完整格式识别图。

图2是本发明的半格式识别图。

图3是本发明的纯图像格式识别图。

图4是数据库的数据层次结构图。

图5是手机及电脑调用流程图。

图6是标准识别图像库的建立过程图。

图7是坐标旋转计算图。

图8是运用软件取颜色数据图。

图9是数据图形图。

图10是完整格式识别图原图网格化取颜色数据图。

图11是完整格式识别图打印拍照网格化取颜色数据图。

图12是完整格式识别图打印拍照图形处理网格化取颜色数据图。

图13是完整格式识别图原图网格化取颜色数据曲线图。

图14是完整格式识别图打印拍照网格化取颜色数据曲线图。

图15是完整格式识别图打印拍照图形处理网格化取颜色数据曲线图。

图16是不同图同是第四行曲线对比图。

图17是不同图同是第六行曲线对比图。

图18是不同图同是第七行曲线对比图。

图19是红色通道离散余弦变换处理图形矩阵。

图20是绿色通道离散余弦变换处理图形矩阵。

图21是蓝色通道离散余弦变换处理图形矩阵。

图22是道路标志的识别图。

图23是人脸的识别图。

图24是掌形的识别图。

图25是公司标志的识别图。

图26是产品的识别图。

具体实施方式

请参阅图1至图4，本发明提出一种图形识别系统，其包括一个识别图1以及与该识别图1对应的存在识别图数据库中的识别图数据，该数据库格式见图4(未标号)。

用户申请该识别图1时，由前端运用程序采集识别图1所需资料，通过网络交由后台程序及工作人员分类处理存入数据库中，这是一份根本的识别原图。

使用时，从网络数据库中调出该识别图1出版印刷到电子文件、视频或名片、包装、广告上。产品发布出去以后使用的用户或是关注者用智能手机拍照功能(或者电脑、专用仪器等的拍照功能)及预装的运用程序对产品上的该识别图1拍照，通过网络访问服务器上的数据库进行计算比对，检索出相应的识别图数据，转化成普通人可以看到或听到的资讯。

按照运用环境的不同，该识别图1定义为以下三种格式：

格式一，完整格式识别图12；

格式二，半格式识别图14；

格式三，纯图像格式识别图16。

该完整格式识别图12(简称格式一)存入数据库，为高分辨率图像，其包括有图像区122、八个校正点124、数据图像126、ID号128。

该图像区122用于放置公司商标、公司识别图、产品识别图、公共标志识别图、个人照片、个人识别图等。显示的ID号检索数据A1、通过对数据图像126运算获得数据作检索数据A2、通过对图像运算获得数据作检索数据A3。检索方案如下：检索数据A1即识别图的ID号，用于没看到识别图、无条件拍照的环境、语言交谈的环境直接在智能手机、电脑、录入设备上键入；检索数据A2在智能手机电脑等上面采用对电子文件及印刷稿用截图、扫描、拍照等方式获得，只能运用于格式一；检索数据A3在智能手机电脑等上面采用对电子文件及印刷稿用截图、扫描、拍照等方式获得，能从格式一、格式二、格式三中运算得出。获得检索数据A2可以不需要联网检索即能获得识别图简单信息，获得检索数据A1、A2、A3中的任一种都可以通过网络数据库检索到完整信息。

该八个校正点124布置在该图像区122的四个角上，彩色的校正点124分布于上端，采用黑底，其中左上角上下分布的两个校正点124分别为红色、淡红色，紧邻的两个上下校正点124分别为绿色、淡绿色，右上角的上下两个校正点124分别为蓝色、淡蓝色。左下角的白色的校正点124带黑边，右下角的黑色校正点124带黑边。

该数据图像126布置在该图像区122上方，位于左、右两侧的校正点124之间。

该ID号128布置在该图像区122的下方，位于左、右两侧的校正点124之间。

该完整格式识别图12，经终端如电脑或智能手机等设备调出，打印到名片、银行卡、包装、宣传册上或是加入电子文档中。

彩色的校正点124分布于上端，采用黑底而不用白底，以免手机、PC计算机、相机里的摄像头软件边缘强化和亮度补偿功能减少了校正点区域，下端的白色的校正点124带黑边，白点带黑边同样强化终端软件的校正点捕捉能力。

使用校正点124的目的包括以下三点：

1、尺寸校正：拍照时因拍照距离、角度、镜头质量、被拍物体的不平整会导致图像变形，图像变形量小时，通过平均值运算恢复图像的正确尺寸，如果图像变形量太大则报出错放弃。图像平均值运算采用邻近(保留硬边缘)、两次线性、两次立方(用于平滑渐变)、两次立方较平滑(用于扩大)、两次立方罗平滑(用于缩小)五种模式。

2、图像对准：使终端程序中的4个校正点与被拍照对象(即识别图1)的四个角的的四个校正点124对齐，以提升识别能力。

3、颜色校正：8个校正点的RGB值分别如下：

使用颜色校正的目的：在不同材料上的印刷稿、不同光照的环境及不同规格的智能手机等拍出的照片会出现色偏，特别是深色部分及环境光原因，通过对这8个校正点的标准色对比获得偏移的加权值以方便运用程序的运算。

该识别图中数据图像包含以下内容：

a)ID号：同图像底部的字符(即ID号128)相同，为本识别图的总索引；

b)类别号：分类出识别图1的运用类别、识别图类别、修改版本、特种类别；

运用类别：企业运用、安全运用、公共设施、社会运用、国家标准、个人运用、多媒体运用、教育书刊、其他运用；

识别图类别：通用识别图、高分辨率识别图、脸形识别图、汽车号码识别图、掌纹识别图、加密密钥识别图、产品识别图、教育书刊识别图，其他运用；

c)企业名片、个人名片、产品内容描述。

该图像区图像由用户提供的真彩图像构成，可以是公司LOGO、公司标志性图像、个人头像、产品图片等构成，通过软件处理由图像转为数据后形成检索数据A3，并与检索数据A1、检索数据A2一起都能对数据库形成交互性检索。软件处理方法见后续说明。

该半格式识别图14(简称格式二)，包括有图像区122和校正点124，而没有数据图像126和ID号128。该半格式识别图14包括4个校正点，分别在图像区122的四个角。该四个校正点124加黑框。

该半格式识别图14使用简略格式或是在特殊环境中使用，如用于教育书刊识别，在儿童读物中使用此格式后，用智能手机对读物拍照后，手机会发出读音，如告诉小孩这是什么或是根据此图形读一个故事或是唱一首哥，或是在中学课本上的一个几何题目，用智能手机拍一下就在手机中显示出解题思路或答案。当然也能在名片、银行卡或者广告等上使用。

该半格式识别图14的4个校正点124，分别在图像区122的四个角。只做形状位置的校正和颜色的简单一点的校正，校正方法同格式一，校正点加黑框是为了解决以下问题：在分辨率不足的情况下，因摄像头处理软件会自动做边缘强化处理，导致校正点颜色变浅导致校正点的正常色差被干扰。

因为半格式识别图没有显示ID号128(根据需要可以加入)，只有图像区122，因此需要用智能手机等设备拍照后由手机内的程序完成图形识别(由图形到数字的转换)，即形成检索数据A3，获得的数据需要通过网络进入后台与数据库的识别图数据进行比对，这种情况意味着：1、检索可能失败、2、必须要联网、3适时响应速度慢，受网络带宽影响。

该半格式识别图14简单直观，对原有图形的影响小，因影像的数据量大，所以有极大的检索精度。带有4个校正点124除了用于校正，同时提醒用户此图形是识别图1，是可以通过拍照检索到相关资讯的。

该纯图像格式识别图16(简称格式三)只包括图像区122，而没有校正点124、数据图像126、ID号128。

该纯图像格式识别图16主要运用于实物环境，不能利用校正点作图像修正，只能在一定的限定条件下作图形识别，即形成检索数据A3，以此完成对实物的检索，如麦当劳的标志、灯光广告牌这些都是无法按照格式一、格式二去做，但刚好这类图形更简单更容易被识别，只要拍一拍就能通过网络找到相应资料。

该纯图像格式识别图16这种方式还能对产品进行拍照，比如看到一件较喜欢的衣服，拍一下就能看到厂家的资料，然后直接在手机里下单购买，这样会出现一种情况，衣服款式被抄袭后用户只要是通过智能手机等设备还会找到真实的那家公司。

该纯图像格式识别图16这种方式还能用于加密方式，如对自已的掌纹进行自拍，并比对数据库中留存的标准图，以此作为手机解锁的模式，或是网上网下购物、银行卡支付的加密模式，这样只要是人机分离人卡分离时不可能解密，以此提升交易的安全性。此方法还可以用于人脸识别、车牌识别、交通公共设施识别等。

通过手机拍照进行动态加密：用智能手机适时拍入银行终端机显示出的动态数据链，通过手机网络传回银行，同时银行终端机获得手机号，数据链，可能还有掌纹识别、指纹识别(银行终端机提供)，同意交易。

该纯图像格式识别图16(格式三)的局限性：对于图像繁复，图像噪音毛刺太重的，环境光线太暗或太亮的，因是智能手机拍照，手机镜头分辨率不足的，抖动太大的这些都会导致最终识别困难或是失败。解决的办法是细化各种拍照情况提出方案并试运行，比如加密用的掌纹拍照，要求在手机程序里选择确认是拍左手还是右手，要求最长手纹竖放并且手机程序里的校正点对齐上端面及对齐最长手纹。同样对人脸、产品、公共标志、公司商标等的拍照会有相应要求。

一、上述识别图1的标准(电子档，可上传到数据库)如下：

拍照标准：曝光足充，过曝欠曝都将丢失细节

图像分辨率：600X600DPI，更高标准为1200X1200DPI，2400X2400DPI及以上为特殊使用，采用特殊申请，另建数据库管理

图像类型：*.jpg*.gif*.png(以网页浏览格式为标准)

图像预处理：自动色调、自动对比度、自动颜色，输出图像颜色标准为RGB

图像打印标准：已经上传的图像不能再调整色调、对比度、亮度等参数，直接打印，打印颜色标准为CMYK

打印尺寸原始标准为20X20MM，可根据需要放大缩小，对于因环境要求的特殊运用采用特殊申请，在数据库中作特别管理。印刷标准以网印、彩色喷黑打印机、热升华打印机为标准，输出标准为300DPI；激光彩色打印机、凸版印刷的为600DPI。

二、关于上述识别图1的颜色的说明：

针对用户使用模式为用户通过电脑输入电子文档，通过智能手机平板电脑及台式机笔记本上的运用程序去识别图片，因此使用电脑显示最常用的颜色标准：RGB颜色标准。

RGB色彩模式是光源显示类的颜色标准，通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三种颜色的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，因为是采用光源叠加，所以RGB的总数值越大，颜色越浅。

RGB中每个颜色划分为256个阶别，分别为0～255，三个三原色在屏幕上可以呈现出256*256*256共16777216色，在编程中用16进制表达为#FFFFFF。

三、数据库的格式：

A)数据层次结构如图4所示：

ID号是总数据库的关键字，检索字为：ID号、图像码、数据码

B)手机调用流程如图5所示，智能手机与数据库与间以ID号作为连接端口，在格式一情况下如果手机无拍照功能、拍照出错、微光下、电脑无摄像头、远程只报了ID号等情况出现导致不能拍照。这时用户在智能手机界面或是电脑界面下手输ID号一样能进系统或是网络数据库。其它情形在格式一中通过拍照计算出图像码、数据码，数据码不通过网络可以直接在手机上呈现出常用信息内容，同时图像码与数据码与ID号一起对数据库检索。

在格式二、格式三的使用情况下，只能产生图像码进数据库中检索，这样因图像变形扭曲会导致拍照后的图形在手机运用程序中无法被识别，最终导致失败，因些需要在多个过程中作容错处理，本专利作了两部分的容错处理，一是采用图形点阵的矩阵特征计算，见下文，二是采用通过对网络数据库中的数据作相似度运算，并把高相似的图形推送到手机界面中由用户作再确认。

并通过手机用户名、手机用户号对用户进行确认，对用户使用对像进行确认，对于密级运用如网络支付需要手户输入密码或是对掌纹进行识别。

四、识别图像运算：

1、识别图像运作流程：

1)标准识别图像库的建立过程如图6所示：

说明：

a.准备图像资料，图像资料的规格参照识别图像标准；文字材料指网站、地址、联系人电话等资料，不同的类别提交的资料不同，如申请的掌纹加密图则需提高联系人名、密码等。

b.准备好资料后，利用电脑或智能手机在网上申请，上传图像；类别指各种图形分类与运用分类。

c.输入后如果审查合格网络将回复申请OK并提供格式一格式二识别图及某些类别的格式三，以便用户运用于各种场合。

d.用户申请后，网络数据库及后台将处理图像资料，如果没问题将通知用户申请成功，并完成后台运算并存储资料。建立客人运用平台，给客人提供快捷进入的服务。

申请成功后系统处理后台图片，计算用户强光弱光条件下图像数据的变异性，存储作检索校验依据，以此提升检索准确性。企业级的严格运用，为提升识别图的辨识率，采用发行出版物后拍照后图像再发回系统的方式

2)识别图像库的输出与运用：

a.用户注册成功后会收到格式一、格式二两种识别图1，特殊类别如安全、公共标志会出现格式三。

b.由于格式一的信息最完整，ID信息有三个层次的交互检索关系，所以优先使用格式一，如名片、银行卡、广告、视频等。

c.特殊环境使用格式二，由于有4个校正点，用户看到后会明白这是识别图1，手机拍一下经系统计算出图形码(由图形到数字的转换)，然后通过计算机检索到相应的ID号，从而让用户进入客人的门户。用途比如儿童用的有声读物,培训教材、特殊用途的广告出版物、视频等。

d.简单地举例：客户申请到识别图1，制作到名片上，用户用智能手机拍一下名片上的识别图1，就能获取客户资料和进入客户平台。

2.图形计算：

a)几何变换(针对图像变形的处理)：

原点：以黑白较正点为方向，以格式二的四个较正点为四边形，四边形的中点即为原点(四边形为正方形的拍照图，变形大将放弃，在软件中按近似正方形方式计算)

旋转(如图7，以原点为极座标中心)：

旋转前方程：

x₀＝γcos(β)；y₀＝γsin(β)

旋转后方程：

x₁＝γcos(β-α)＝γcos(β)cos(α)+γsin(β)sin(α)＝x₀cos(α)+y₀sin(α)；

y₁＝γsin(β-α)＝γsin(β)cos(α)-γcos(β)sin(α)＝-x₀sinα)+y₀cos(α)；

i.缩放(旋转完成后进行)：

缩放方程(以原点为笛卡尔座标中心)：

x₁＝x₀*k_x；

y₁＝y₀*k_y

b)去噪：

在从打印、印刷到使用过程一直到拍照或是扫描的整个过程中出现各种影响，这些会导致再现出来的图像与网络数据库的原图出现偏差。这样得到的图像与原始图像相比，质量下降、图像模糊，其中的噪声会妨碍智能手机与电脑等终端设备对再现图像的识别，这就需要对过程的控制与软件对去噪的处理。

i.打印与印刷颜色的较正：在打印与印刷过程中利用定位点颜色标准核对色偏，通过比色后较正。

ii.拍照与扫描设备及环境的影响：设备本身对识别图的影响也很大，影响到尺寸的变形量，明暗，色彩度、曝光程度。环境则有环意光的照度、颜色对识别图都会产生极大的影响。

iii.出版物中的识别图因太阳光长期照射部分颜色的颜料会严重退色，这种环境可采用灰阶识别图

iv.损坏或过份扭曲的识别图已经丧失了部优别功能，只能放弃或是手机键入在格式一中的ID号来检索

v.拍照或是扫描后进入软件去噪处理，处理方法如下：

1.邻域平均法：以模糊为代价来换取器噪声的减少

2.中值滤波：采用数学领域的中间值计算或是加权运算方式，也是以模糊为代价来换取器噪声的减少

3.消除孤立噪声：去除独立或规律性斑点

4.锐化：即边缘强化处理，让图像变得更清晰，分为微分锐化、边綠检测等方式

5.颜色处理，自动色调、自动对比度、自动颜色的处理(网络服务器数据也同样作预处理以保证一致性)

c)细化：对图像细化的过程就是求图像骨架的过程，主要用于格式三中的脸形识别、手纹识别、公司LOGO识别与产品识别。

d)轮廓提取：采用掏空内部点的方法，功能同细化部分

e)纹理特征提取：分为结构分析方法与统计分析方法

i.结构分析方法：用形式化语言对纹理基元抽取，推理纹理基元的排列规则。主要用于格式三的识别

ii.统计分析方法：这是识别图主要用到的方法，确认图形矩阵的起点与终点，建立图形数字化矩阵并与标准图数字化矩阵比对，确认相似度并进入评价。主要用于格式一格式二的识别

3、像素点的运算：

a)数字码的设计：

1)颜色的定义：

RGB标准颜色代码为#FFFFFF，为16进制。为了增加辨识度，提高容错能力，在数字码中颜色的种类表示为#FFF，即红、绿、蓝三原色中的每一种只有0～15种颜色的深浅，这样就成为一个像素构成3个16进制位数。

2)字符的定义：字符索引代码为#FF，字库依照当地电脑标准和语文别，即ASCII和GB2312、BIG-5等标准

3)数据图形码126的定义：

数字码字符顺序定义如下：ID号(1大类别字符+10数字)+分类号(2字符)+说明文字(公司名、网址、地址等)

例：“F0123456789abXX科技有公司www.abcd.com”,生成的通16进制字符串如下：

463031323334353637383961625858BFC6BCBCD3D0B9ABCBBE7777772E616263642E636F6D

4)数字码转换成像素色块：

以上字符串按颜色标准分离为3个16进制为一组如下：463，031，323，334，353，637，383，961，625，858，BFC，6BC，BCD，3D0，B9A，BCB，BE7，777，772，E61，626，364，2E6，36F，6D0，(最后字符串数不足3的倍数补零)。

5)数字码的转换，见图8：

463转换为：#406030，RGB颜色表示为：

031转换为：#003010，RGB颜色表示为：

3D0转换为：#30D000，RGB颜色表示为：

36F转换为：#3060F0，RGB颜色表示为：

6)以上字符串全部处理完后填入格式如图9所示。

4、识别图像运算(打印后图像与标准图的对比计算)：

因仅作为可行性认论资料，不作复杂运算，并只取16X14点像素点阵，以下图形为了能直观了解加入点阵网格

第一步：申请成功的识别码(格式一)如图10，此为系统标准识别图；

第二步：用彩色喷墨打印机打到像纸上，尺寸为长10MM，高12MM；

第三步：用手机拍照如图11；

第四步：用平面软件作图像处理，去斑、自动色调、自动对比度、自动颜色，如图12。

结果说明：

1)可以看得出，完成整个流程之后，图再现后尺寸变形较小，颜色偏色较大(很多时候眼睛对颜色的对比强于设备)，其中白色色值漂移小，深色色值漂移较大。

2)对网络中第四排到第七排测量RGB值并做表，经测试每一个小格的像素量为28X28，从上图可以看出，从这么多点中只取一个点的RGB并不准确，准确的计算需专门的软件处理，图11因没有去斑，数据抓取更不稳定，现制作表格如下：

3)以上数据通过终端软件计算，颜色运算同样是一个像素3个RGB基色，每一个基色为16个色阶，构成3个16进制算出特征码即图像码，经压缩后送入网络服务器完成检索功能

4)通过以上功能，完成数据码、图像码的生成，更通过手机或是电脑等终端机完成对网络数据库的交互式检索

5)数据分析图如下：

从图13-15中可以看出RGB经过一系列的处理后数值特征变化不大(过程中导致图像不良的不能算入)，而图像不同位置的亮度和颜色在同一图表中差别很大，所以可以采用数据的相似性计算，并以此作为检索字

同图不同行曲线

不同图同行曲线(第4行红色，A：电子图档、B：手机照片、C：手机照片再处理)A-B相似度计算公式：(1-|a-b|/256)*100％，相似度为83.98％

A-C相似度计算公式：(1-|a-c|/256)*100％，相似度为94.07％

不同图同行曲线(第6行蓝色，A：电子图档、B：手机照片、C：手机照片再处理)

不同图同行曲线(第7行绿色，A：电子图档、B：手机照片、C：手机照片再处理)

5、图像识别处理程序说明：

a)格式一、格式二识别数学模型的建立：采用图形点阵对应数字矩阵的方式，每个图形点阵对应着红色数字矩阵、绿色数字矩阵、蓝色数字矩阵三个基色矩阵。

b)对三个基色矩阵提取特征作为图形码用作检索，形成图形码检索、ID号键盘输入检索、数字图形码检索这三种相关并交互检索的方式。

c)三个数字矩阵富含纹理，而在纹理提取方面，二维Gabor滤波器较为有明显的优势，所以本专利采用二维Gabor滤波器提取纹理。

二维Gabor函数由高斯函数与复平面波乘积组成，其二维表达式如下：

复数表达：

$g(x,y;\mathrm{\λ},\mathrm{\θ},\mathrm{\ψ},\mathrm{\σ},\mathrm{\γ})=\exp (-\frac{x^{\′2}+{\mathrm{\γ}}^2{y}^{\′2}}{2{\mathrm{\σ}}^2})\exp \left(i(2\mathrm{\π}\frac{x^{\′}}{\mathrm{\λ}}+\mathrm{\ψ})\right)$

实数部分：

$g(x,y;\mathrm{\λ},\mathrm{\θ},\mathrm{\ψ},\mathrm{\σ},\mathrm{\γ})=\exp (-\frac{x^{\′2}+{\mathrm{\γ}}^2{y}^{\′2}}{2{\mathrm{\σ}}^2})\cos (2\mathrm{\π}\frac{x^{\′}}{\mathrm{\λ}}+\mathrm{\ψ})$

虚数部分：

$g(x,y;\mathrm{\λ},\mathrm{\θ},\mathrm{\ψ},\mathrm{\σ},\mathrm{\γ})=\exp (-\frac{x^{\′2}+{\mathrm{\γ}}^2{y}^{\′2}}{2{\mathrm{\σ}}^2})\sin (2\mathrm{\π}\frac{x^{\′}}{\mathrm{\λ}}+\mathrm{\ψ})$

其中：

x'＝xcosθ+ysinθ和y'＝xsinθ+ycosθ

d)二维Gabor滤波器处理的样本特征维数还会较高，需要压缩到简单数据特征以提升智能手机电脑等的运算速度，所以图像的样品特征进行降维，这里使用二维离散余弦变换方式降维：

离散余弦变换，尤其是它的第二种类型，经常被信号处理和图像处理使用，用于对信号和图像(包括静止图像和运动图像)进行有损数据压缩。这是由于离散余弦变换具有很强的"能量集中"特性：大多数的自然信号(包括声音和图像)的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分，而且当信号具有接近马尔可夫过程的统计特性时，离散余弦变换的去相关性接近于K-L变换(Karhunen-Loève变换——它具有最优的去相关性)的性能。

例如，在静止图像编码标准JPEG中，在运动图像编码标准MJPEG和MPEG的各个标准中都使用了离散余弦变换。在这些标准制中都使用了二维的第二种类型离散余弦变换，并将结果进行量化之后进行熵编码。这时对应第二种类型离散余弦变换中的n通常是8，并用该公式对每个8x8块的每行进行变换，然后每列进行变换。得到的是一个8x8的变换系数矩阵。其中(0,0)位置的元素就是直流分量，矩阵中的其他元素根据其位置表示不同频率的交流分量。

二维离散余弦变换定义如下：

$F\left(\mathrm{0,0}\right)=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{X=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}F(x,y)$

$F(0,v)=\frac{\sqrt{2}}{N}\underset{X=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}F(x,y)\·\cos \frac{(2x+1)\mathrm{v\π}}{2N}$

$F(u,0)=\frac{\sqrt{2}}{N}\underset{X=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}F(x,y)\·\cos \frac{(2x+1)\mathrm{u\π}}{2N}$

$F(u,v)=\frac{\sqrt{2}}{N}\underset{X=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}F(x,y)\·\cos \frac{(2x+1)\mathrm{u\π}}{2N}\·\cos \frac{(2x+1)\mathrm{v\π}}{2N}$

e)离散余弦变换处理图形矩阵的方式，采用一种Z字形的扫描方法，可以有效地提取图像的较大系数信息，具体操作过程如图19-图21所示：

红色部分处理方式如图19所示：

绿色部分处理方式如图20所示：

蓝色部分处理方式如图21所示。

f)格式三数学模型的建立：

说明：格式一、格式二做在电子文档或印刷品上时，因带有较正点并且是有意让用户去拍照，会有意控制，所以格式一、格式二的可读性强，而格式三这类图像没有边界、没有校正点，必然可读性差，为了提升可读性，在格式一、格式二算法的基础上增加一些约定和算法，这些约定会在智能手机或平板电脑等终端工具的运用程序算成计算及在程序界面通过分类和说明上显现出来，同时通过识别计算后在终端运用程序上以相似度的排序方式推出一组图交由用户确认。下面用几个运用来说明：

格式三通用的识别要求：

a)如果可以使用格式二、尽可能不使用格式三。

b)方向性要求，要求图形产品的摆放角度要与识别图一致，如果有必要根据用户使用特点申请其它视角识别图并相互关联。

c)拍照区要求：拍照区边框大小与手机运用程序中的边框一样，设计设置拍照对象要求与背景有更大的颜色与景深明亮方面的对比，尽可能提示取景边框及识别图特征以吸引用户拍照。

d)格式三的识别图可以与格式一、二不相同，只要有系统里指向为一类就行，因此可以专门设计，发挥想象力，甚至设计出格式三与格式二之间的过渡形设别图，只要能提示用户对此图拍照。

道路标志的识别：

如图22所示，道路标志是典型格式三特性的识别图，因线条流畅简单，没有过颜色的过渡区(渐变色)，所以极易识别，只要能满足格式三的通用识别要求就能识别。

人脸的识别：

人脸的识别为格式三的识别模式，所以也需要满足格式三的通用识别要求，同时人脸图像有自己特殊的共性，这就是人脸识别需要寻找的特征：

人脸的共性是都有头发、眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇，因个体的差异所以大小与位置各不相同，特别是现在智能手机摄像头的分辨率高达1000万像素，差异性就更大。

目前人脸识别已较为成熟，本专利为了手机终端计算的高效性，采用与格式一同样的像素点阵对应的数字矩阵，计算方法相同，唯独要处理的是图像边框及定位点：

如图23，图像边框为下巴及两只耳朵。以两眼为定位点，以计算图像的的角度与定位(图像框与定位点会在手机终端上出现)。其他情况如抬头低头成组关联识别图的方式解决。用这类方式可以比当前脸部识别技术好。

原因：其他软件通过计算左右眼的高比、宽比；嘴的高比宽比来判断，还有计算眉形耳形的，但是脸上有没有痣，有没有斑、有没有疤这些最能区别的特征反而被放弃。

而本专利采用图形点阵的数据矩阵来计算，并采用运算方面的容错及用户介面目视选择判断的方式获得极大的正确率。

关于掌形的识别：

掌纹识别的运用：现在智能手机的运用非常普遍，很多人都喜欢自拍，用手机自拍自己的掌纹非常方便，不象指纹必须专用仪器才能识别，而此掌纹在识别图系统里可以起加密的作用，特别是人与手机分离时被盗QQ号、支付密码、被盗刷金额。

掌纹识别可以延伸到掌形识别、指形识别等。

掌纹识别中增加的算法：为了提升加密运用的可行性，在矩阵特征提起方式的基础上，增加数字轮廓特征及数字骨架特征的算法。

掌形识别的运算方式与脸形识别的相同。

掌表识别的图像框与定位点如图24(图像框与定位点会在手机终端上出现)，确认左右手后即可拍照。

关于公司标志的识别：

公司标志与道路标志的识别相同，如图25所示。

关于产品的识别：

产品的识别与人脸识别相似，要求拍最有代表理的特征，有明显的特征，可以用多少识别图组成关联识别图的方式来解决问题，如图26所示。

对于公司本身想在广告上推广的产品，尽可能使用格式一，或是格式二；特别是格式一可以被100％的联网检索，并且含公司相关资料。

5、识别图的运用特别说明：

特别要说明的是此识别图不是一般意义的二维码、三维码，它是一个观念，一个系统，它是数据与图像的有机组合，由数据调取图像，也由图像调取数据；由数据转图像，也由图像检出特征数据。

识别图只是定义了一个接口标准，以此标准形成一个有大数据特征的公共平台，构成数图的相互检索及辨识，并在各行各业中展开运用。

识别图的用途：

公司企业的第二商标：公司的商标需要经国家商标局批准，流程复杂不易通过，并且只能是黑白稿的。识别图则由民营公司管理，在不违反商标法的前提下作业，通过数码ID区分，能通过电脑及手机APP直接指向门户。具有真彩、复杂图案、直指门户、容易记住、不用输入、可以与产品码相关联的优点。识别图由民营公司开发控制，制定制式标准并向社会提供服务，可以理解为：注册商标是由所有公司向国家申请的名，而识别图则是由其他公司向识别图公司申请的号，商标显得严肃认真不准出错，而识别图则灵活生动让人亲近。商标的特征只是区别，而识别图则是为了快速辨识，为了快速进入。

识别图色彩丰富，可以让设计师天马行空不拘泥不受限，所以在识别图上更能设计出经典的作品，识别图更适合现代社会，更适合现在网络、电脑、手机上呈现，更适合在名片上、公交卡、上银行卡上运用。并且在电视上、广告牌上都可以摄到识别图，如：你可以在100米远的地方用手机照拍到麦当劳的标志，加上GPS就能进入这家快餐厅的门户，知道他家的汉堡已刚好卖完，你不用再进去了。

人脸的运用：

A)在明星上的运用(也适用所有人)：以标准定式对明星进行识别图的建立，之后你在大街上或是电影电视上拍一拍，马上能进入此明星的门户，说不定他正等着与你互动呢。

B)在通辑罪犯上的运用，由公安部门建立识别图，然后同上，谁都能抓罪犯了。

产品识别图：一个空瓶，可能已没了包装一个字一个符号都看不到，只要有建立了产品识别图，拍一拍就能知道是什么瓶子是那个公司的。产品识别图就是对实物照拍生成的识别图。

并且产品不分大小，小到一粒米，只要这种米外观与其他米有区别，就能识别。

对产品外观专利的保护作用：优先受理外观专利产品，同一外观产品经拍照识别后优先进入企业门户，细节不同违背专利法要求的可以提出伪劣商品提醒。所认识别图也是打假的利器。

多媒体运用：电视剧、电影、音乐、书籍软件游戏这类产品制作了识别图后，观众一看识别图就知道是谁在干什么，只要感兴趣，在任何地点任何媒介上看到后就拍一拍，就能试看试听，满意后当场购买。

物流方面的运用：只要产品建立了物流识别图，整个仓储和物流看一眼就知道包装里是什么东西，只要扫一下就能进入物流控制，收发都不需要预先约定，因为是统一的大数据。整个物流更统一更快捷，与用户也更好互动。

国家识别图识别系统的建立：在公共设施及标志建立了识别图识别系统后，民众用手机拍一下道路标志就可以获得标志信息，拍一下公交车号及路号就能进入公交车门户，知道下一班什么时间到，人多不多。小车智能化后自动拍标志自动提醒。

对教育方面的影响：如幼儿教育时用手机拍一下由识别图组成的图书，可以获得相应的读音及解释，拍一下几何图形及化学方程式可以获得相应的提示及解答，这些图形在过去的方法中没法解决，其他如主题公园或是寺院都可作相应应用。

加密方面的运用：识别图本身就是图形识别，因此识别图本身就是加密器，如对掌纹、指形、手形都可制成识别图，加上数码编号、APP的加密，形成快捷多层的密码，形成足够多的密级以提升加密能力，如：在银行卡上加一个识别图，便银行卡码与银行卡分离，用用户的手机拍照才看得到，而此识别图本身又是银行卡了另一层加密密钥。如：支付宝在支付时，除了输入密码外必须用自已的手机拍一下自已的掌纹，这样就不担心手机丢失导致资金被盗的问题。

文件、软件、视频、语音的共享：利用识别图的云存储特性，完成手机与电脑之间文件、软件、视频、语音的互传及共享，在识别图网站上登记一下生成相应的识别图，用手机拍一拍就能传到手机。或是后期建立识别图网群，会产生跟QQ一样的功能，并且手机电脑之间的互动更强，只需一张图片可以聊天、收发文件软件视频语音，包括进入门户。

手机与门禁系统的交互识别：在门禁系统里输入识别图码值，这样手机显示的识别图就能被认可，双方间都有摄像头与屏则能实现交互式识别。

解决电子产品间的无线对码，如蓝牙与WIFI的识别码输入，如对着蓝牙音箱拍一下就能对码，利用识别图同样能使手机与电脑联机。

这些部分在二维码上也经实现了，而识别图则更进一步，识别图不光是真彩图形的表达显得直观，丰富，便于表达，不光包含数据，也会是一个图形化快速检索并能交互检索的标准，识别图背靠着大数据，能快速检索，能速打开网站打开门户。

Claims (7)

1.一种图形识别系统，其特征在于，其包括一个识别图以及与该识别图对应的识别图数据，该识别图分为三种格式：完整格式识别图、半格式识别图、纯图像格式识别图；

该完整格式识别图包括有真彩图像区、若干个校正点、数据图像、ID号，该若干个校正点布置在该图像区的四个角上，该数据图像布置在该图像区上方，该ID号布置在该图像区的下方；

该半格式识别图包括有图像区和若干个校正点，该若干个校正点分别在图像区的四个角；

该纯图像格式识别图只包括图像区。

2.根据权利要求1所述的图形识别系统，其特征在于，该识别图及其对应的识别图数据存入在一个服务器上建立的数据库中，该识别图数据包含ID号、类别号、企业名片、个人名片、产品内容描述。

3.根据权利要求1或2所述的图形识别系统，其特征在于，该完整格式识别图包括八个校正点，该八个校正点布置在该图像区的四个角上，彩色的校正点分布于上端，采用黑底，下端的白色的校正点带黑边；该数据图像布置在该图像区上方，位于左、右两侧的校正点之间；该ID号布置在该图像区的下方，位于左、右两侧的校正点之间。

4.根据权利要求1或2所述的图形识别系统，其特征在于，该半格式识别图包括有四个校正点，分别在图像区的四个角，该四个校正点加黑框。

5.根据权利要求1或2所述的图形识别系统，其特征在于，该识别图的颜色标准是RGB颜色标准。

6.根据权利要求2所述的图形识别系统，其特征在于，该识别图的图像、计算方式及类别、内容描述存储于数据库中，用于手机或是电脑检索或者调用以完成图像的识别，或是电脑检索调用以输出电子文档作发布或者印刷使用。

7.根据权利要求6所述的图形识别系统，其特征在于，手机及电脑通过运用软件对电子文档或者印刷文件进行ID号或者数据图像或者图像进行识别，通过软件界面对相近图像作再确认从而检索出数据库中的识别图。