CN104820817A - 一种四维码、基于该四维码的图像识别系统及方法、检索系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种四维码、基于该四维码的图像识别系统及方法、检索系统及方法，本发明的所有构思主要基于四维码，其包括识别图以及与该识别图对应的一组识别数据，所述的识别图包括真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩，以及ID号，所述的真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩、ID号具有相同或相应的索引。通过一服务器存储四维码对应的数据，识别或检索时，扫描四维码或者是识别图，通过图像识别处理就可以检索到相应的数据，返回给移动终端，本发明辨识精度更高，适用范围广，可以用作多种商业用途。

Description

一种四维码、基于该四维码的图像识别系统及方法、检索系统及方法

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种图像识别系统、使用该系统的四维码，及其检索系统和检索方法。

背景技术

图像识别技术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，这些运用不能实时跟进，在普遍领域的广泛运用还显得不足，比如没有建立大数据库，没有通用图像识别标准，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事情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(而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。

发明内容

本发明的目的是解决上述现有技术存在的问题，提供图像识别系统，包括：

识别图以及与该识别图对应的一组识别数据，所述的识别图包含至少三种格式：完整格式，包括有真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩、ID号，以及若干个校正点；半格式，包括有真彩图像，其四角分别设置一个校正点；纯图像格式，只包括真彩图像；

一服务器，包括接收和发送模块、识别数据生成模块、用于存储识别数据的数据库，以及检索判断模块；

所述识别图可通过移动终端抓取并通过网络发送至服务器，服务器接收所述识别图、解析出对应的识别数据，并与数据库中存储的识别数据进行比对， 然后将识别信息返回至移动终端或电脑。

本发明提出了一种识别方法，包括如下步骤：

步骤1.通过移动终端拍照获取识别图信息，并通过网络发送至服务器；

步骤2.服务器接收识别图信息、解析出对应的识别数据，并与服务器数据库中存储的识别数据进行检索比对，然后将识别信息返回至移动终端。

本发明提出了一种四维码，包括识别图以及与该识别图对应的一组识别数据，所述的识别图包括真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩，以及ID号，所述的真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩、ID号具有相同或相应的索引。

本发明提出一种四维码检索系统，该系统包括：

识别图以及与该识别图对应的一组识别数据，所述的识别图包括真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩，以及ID号，所述的真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩、ID号具有相同或相应的索引。

一服务器，包括接收和发送模块、识别数据生成模块、用于存储识别数据的数据库，以及检索判断模块；

所述识别图可通过移动终端抓取并通过网络发送至服务器，服务器接收所述识别图、解析出对应的识别数据，并与数据库中存储的识别数据进行比对，然后将识别信息返回至移动终端或电脑。

本发明提出一种四维码检索方法，包括以下步骤：

步骤1.通过移动终端拍照获取四维码信息，并通过网络发送至服务器；

步骤2.服务器接收四维码信息、解析出对应的识别数据，并与服务器数据库中存储的识别数据进行检索比对，然后将识别信息返回至移动终端。

与现有技术相比，本发明具有以下优点:

本发明利用图像识别技术创建四维码概念，通过四维码的标准设定以及网络平台，提供一种快速准确的检索方案；

四维码包含的数据量大，加密、识别、和防伪功能强大。

本发明采用真彩色图像作为数据载体，具有真观亲和的特点，可以让用户在众多干扰对象中瞬间找到关注点，设计师设计出版物如广告、视频时本识别图与出版之间变得相当协调，并且用户可以用智能手机等设备立时拍照，立即获得数据，立即进入相关平台中。

附图说明

下面结合附图和实施例对发明进行详细的说明，其中：

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是图形、图像识别系统以及检索系统的工作原理图；

图5是数据库的层次结构图；

图6是手机的调用流程图；

图7是四维码检索方法流程图；

图8是Z字形扫描法处理红色部分示意图；

图9是Z字形扫描法处理绿色部分示意图；

图10是Z字形扫描法处理蓝色部分示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图以及具体实施例来详细说明本发明。

如图1至图3所示，本发明提出的四维码，包括识别图以及与该识别图对应的一组识别数据，所述的识别图包括真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩，以及ID号，真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩、ID号具有相同或相应的索引。

在本实施例中，识别图包括三种格式：完整格式、半格式、或纯图像格式；

完整格式包括有真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩，以及ID号，二维码布置在真彩图像上方，识别图上设置有校正点，ID号布置在真彩图像的下方。

完整格式的真彩图像设于识别图中间，校正点分别设于识别图的四角，二维码设置在识别图上方左、右两侧的校正点之间，色彩叠加在二维码上，ID号设置在识别图下方，并位于左、右两侧的校正点之间。

ID号可以用于没有拍照条件下或是远程通过电话报号等特殊运用环境，通过手动输入ID号一样能够检索到其他维度的数据，一样能够查到四维码对应的完整信息。真彩图像内的真彩图像可以是公司商标、公司识别图、产品识别图、公共标志识别图等，或者是个人照片、个人识别图等。同时通过对图像运算获得识别代码，与ID号、二维码所含代码交互检索，或是独立检索(即下面的纯图像格式)，以方便从数据库调取资料。

二维码上还覆盖着色彩，是将数据用图像方式显现出来，方便电脑或是智能手机的终端程序从拍照图像中抓取像素，恢复成数据，这部分过程不需要联网可以直接完成。二维码以及其上覆盖的色彩包含的数据内容有：ID号，且与该格式内四维码底部的ID号相同，ID号是四维码的总索引；类别号，分类出四维码的运用类别、真彩图像的类别、修改版本、特种类别等。其中，运用类 别可以包括企业运用、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、其他运用等。真彩图像的类别可以包括通用识别图、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、教育书刊识别图等。二维码以及其上覆盖的色彩还可以包括企业名片、个人名片、产品内容描述等内容。

该格式中的校正点一共有8个，分别布置在四个角上，彩色点分布于上端，采用黑底而不用白底以免手机、PC、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，而位于四维码下方的校正点则采用黑白点，而且白点带黑边，白点带黑边的目的同样是为了强化终端软件的校正点捕捉能力。

使用校正点有以下优点：

1)对尺寸进行校正，因为拍照时因拍照距离、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像的四个角的的四个校正点对齐，以提升识别能力。

3)颜色校正：8个校正点的RGB值分别如下： 

半格式包括有真彩图像和设置在真彩图像四角的若干个校正点。半格式可以在特殊环境中使用，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歌，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。当然也能在名片或者广告上使用。

半格式只使用4个校正点，分别位于真彩图像的四个角上，校正点只做形状位置的校正和颜色的简单一点的校正，校正方法与完整格式相同，校正点加黑框是为了接近白色的环境像素的边缘强化等摄像头处理软件涉了校正点的区域，造成色差。

该格式中，因为没有显示的ID号，需要先通过智能手机等移动终端内的识别软件先将真彩图像内的真彩图转换为真彩图像，然后将获得的真彩图像通过 网络发送给服务器进行比对，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，受网络带宽影响等等，但是该格式简单直观，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个校正点除了用于校正，同时提配用户此图形是识别图，是可以通过拍照检索到相关资讯的。

纯图像格式只包括真彩图像。纯图像格式主要是运于实物环境，例如麦当劳的标志、灯光广告牌等都无法适用于上述两种格式，但是它们符合图形简单、容易被识别等特点，采用这种格式，人们只需要拍照获取真彩图，然后利用识别软件将真彩图转换为真彩图像，然后通过网络发送至服务器中检索到相应的资料。这种纯图像格式可以有很多相当好的运用，对人们的日常生活将产生很多重大影响。

如图4-图6所示，基于四维信息，本发明的图像识别系统包括识别图以及与该识别图对应的一组识别数据，识别图也包含三种格式：完整格式，包括有真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩、ID号，以及若干个校正点；半格式，包括有真彩图像，其四角分别设置一个校正点；纯图像格式，只包括真彩图像；服务器，包括接收和发送模块、识别数据生成模块、用于存储识别数据的数据库，以及检索判断模块；

识别图可通过移动终端抓取并通过网络发送至服务器，服务器接收识别图、解析出对应的识别数据，并与数据库中存储的识别数据进行比对，然后将识别信息返回至移动终端或电脑。移动终端扫描识别图，即利用智能手机、电脑、专用仪器等拍照功能，对某一对象上印有的识别图进行拍照，然后利用识别软件分别对识别图中的元素进行数据提取，例如分析二维码、叠加在二维码上的色彩，将真彩图转换为真彩图像，从而获取识别数据或索引，并通过网络发送至数据库服务器，数据库服务器接收识别数据或索引，并与存储器中存储的数据进行检索比对，然后将识别信息返回至移动终端。移动终端拍照的对象可以是一张名片，一份广告、一段视频、一个实物比如人脸、手掌，交通标志或是一个杯子。

真彩图像包括平面真彩图像、凹凸真彩图像、实物图形，或生物图形。色彩采用RGB颜色标准。识别图放在一黑色，或彩色框内。识别图还包括设置在其四角的若干个校正点。移动终端包括手机、IPAD，扫描仪或手提电脑。四维码以电子文档、视屏，或者印刷发布使用。识别数据包含真彩图像、LOGO、ID号、类别号、企业名片、个人名片、产品内容描述。

真彩图像就同公司商标一样，可以显示在电脑、手机上的电子文档及视频 中，或印刷在名片、书籍、广告上，或者是实物比如掌纹，现以彩色识别图像对标准，因室外运用或印刷需求可以将识别图做成灰阶，作软件中的特殊类别处理。在本实施例中，色彩可以与二维码重叠。由于用户使用模式为用户通过电脑等客户端输入电子文档，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，因而色彩采用的颜色标准也是RGB色彩模式，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。

四维码的真彩图像还可以在商业上有很多应用，例如，看到喜欢的产品，拍一下就能看到厂家的资料，然后直接在手机里下订单进行购买。若是遇到怀疑是抄袭的商品，通过扫描四维码的四维真彩图像，就可以获得正品制造商的详细数据，这样用户就能知道所买的商品是不是假冒产品了，达到了防伪的功能。真彩图像还能用于加密，如对自已的掌纹进行自拍，并比对网络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或人卡分离，都不可能解密，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。四维码的真彩图像还可以通过手机拍照实现动态加密，用智能手机实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。

但是四维码的真彩图像也存在一定的局限性，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，都容易出现图像对比困难的问题，而且因为主要是通过智能手机、平板电脑等拍照，遇到镜头分辨率不足的、抖动太大的也同样会造成识别较困难。不过这些问题也可以通过细化各种拍照情况，并提出相应的方案，例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可以有相应要求，就可以很好地解决图像对比及识别问题。

基于四维信息，本发明还提出了四维码检索系统，包括：识别图以及与该识别图对应的一组识别数据，所述的识别图包括真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩，以及ID号，所述的真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩、ID号具有相同或相应的索引。服务器，包括接收和发送模块、识别数据生成模 块、用于存储识别数据的数据库，以及检索判断模块；识别图可通过移动终端抓取并通过网络发送至服务器，服务器接收所述识别图、解析出对应的识别数据，并与数据库中存储的识别数据进行比对，然后将识别信息返回至移动终端或电脑。

在四维码检索系统中的移动终端包括手机、IPAD，扫描仪或手提电脑。

如图7所示，基于四维信息，本发明还提出了四维码检索方法，包括以下步骤：

步骤1.通过移动终端拍照获取四维码信息，并通过网络发送至服务器；

步骤2.服务器接收四维码信息、解析出对应的识别数据，并与服务器数据库中存储的识别数据进行检索比对，然后将识别信息返回至移动终端。

智能手机与数据库之间以ID号作为连接端口，在完整格式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。其它情形在完整格式中通过拍照计算出真彩图像、二维码和/或三维色彩码，二维码和/或三维色彩码可以不通过网络可以直接在手机上呈现出常用信息内容，同时真彩图像与二维码和/或三维色彩码与ID号一起对网络数据库检索。

在采用半格式和纯图片格式时，只能产生真彩图像在数据库中进行检索，这样容易因图片变形扭曲而导致无法被识别，最终导致检索失败，因些需要在多个过程中作容错处理，本发明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，下面会详细介绍，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。

由于完整格式的信息最完整，ID信息有三个层次的交互检索关系，所以优先使用完整格式。如明片、银行卡、广告、视频等。特殊环境可以使用半格式，由于半格式有4个校正点，用户看到后会明白这是四维码的一种格式，手机拍一下经系统计算出真彩图像数据(由图形到数字的转换)，然后通过计算机检索到相应的ID号，从而让用户进入到专门的门户，这种方式可以用于儿童用的有声读物等。例如，用户申请到纯图像格式，制作到明片上，用户用智能手机拍一下明片上的真彩图像数据，就能获取用户资料和进入用户平台。

在对四维码或者带有四维信息的数据框拍照或扫描的过程中，需要消除拍照与扫描设备及环境的影响，并且移动装置本身对四维码或者带有四维信息的 数据框的影响也很大，影响到尺寸的变形量，明暗，色彩度、曝光程度。环境则有环境光的亮度、颜色对四维码或者带有四维信息的数据框都会产生极大的影响。

出版物中的四维码或者带有四维信息的数据框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。

损坏或过份扭曲的四维码或者带有四维信息的数据框已经丧失了部优别功能，只能放弃或是手机键入在完整格式中的ID号来检索。

拍照或是扫描后进入软件去噪处理，处理方法如下：

邻域平均法：以模糊为代价来换取器噪声的减少。

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。

消除孤立噪声：去除独立或规律性斑点。

锐化：即边缘强化处理，让图像变得更清晰，分为微分锐化、边缘检测等方式。

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)

移动终端或者是服务器还会进行图像细化，对图像细化的过程就是求图像骨架的过程，主要用于纯图像格式中的脸形识别、手纹识别、公司LOGO识别与产品识别。

移动终端或者是服务器还会进行轮廓提取，采用掏空内部点的方法，功能同细化部分。

移动终端或者是服务器还会进行纹理特征提取，分为结构分析方法与统计分析方法。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。主要用于纯图像格式的识别。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。主要用于完整格式半格式的识别。

移动终端或者服务器会对四维码或者带有四维信息的数据框进行图像识别处理，下面对图像识别处理的程序进行说明：

完整格式、半格式数学模型的建立：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。一维数据码；二维码；三维色彩码和真彩图像；

对三个基色矩阵提取特征作为真彩图像用作检索，形成真彩图像检索、ID号检索、二维码和/或叠加在二维码上的色彩这几种相关并交互检索的方式。

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经复数表达：

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

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

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(照 片)，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：

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

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

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

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

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。红色部分处理方式见图8，绿色部分处理方式见图9，蓝色部分处理方式见图10。

纯图像格式数学模型的建立：

说明：完整格式、半格式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，所以完整格式、半格式的可读性强，而纯图像格式这类图像没有边界、没有校正点，必然可读性差，为了提升可读性，在完整格式、半格式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：

纯图像格式的通用识别要求：

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。

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。

纯图像格式的识别图可以与完整格式、半格式不相同，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，甚至设计出纯图像格式与半格 式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：道路标志是典型纯图像格式特性的识别图，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，只要能满足纯图像格式的通用识别要求就能识别。

脸形的识别：人脸的识别为纯图像格式的识别模式，所以也需要满足纯图像格式的通用识别要求，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，本发明为了手机终端计算的高效性，采用与完整格式一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：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。其原因在于：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。而本发明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：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右图(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。

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，如右下图。对于公司本身想在广告上推广的产品，尽可能使用完整格式或半格式；特别是完整格式可以被100％的联网检索，并且含公司相关资料。

四维码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。四维码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。

因为有了智能手机，有了随时都可以拍照的手机摄像头，所以就出现了识别图，所以一定会有一个建立在识别图基础上的手机门户，此门户借助于识别图的快速检索及模糊识别功能，必将开启极大量的应用，如企业识别(相当于企业的第二个商标)，个人识别(相当于个人FACE或是ID)，产品或是作品的识别(比如产品外形识别或是带个人头像的信用卡)。

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。

解决手机或是电脑网络支付的安全性问题，比如掌纹识别能保证手机掉了别人一样取不了钱。

四维码可以作为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。四维码则由民营公司管理，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。四维码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，而四维码则是由其他公司向四维码公司申请的号，商标显得严肃认真不准出错，而四维码则灵活生动让人亲近。商标的特征只是区别，而四维码则是为了快速辨识，为了快速进入。

四维码色彩丰富，可以让设计师天马行空不拘泥不受限，所有在四维码上更能设计出经典，四维码更适合现代社会，更适合现在网络、电脑、手机，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四维码，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酒瓶。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，识别图不光好看， 不光包含数据，也会是一个图形化快速检索的标准，识别图背靠着大数据，能快速检索，能速打开网站打开门户。

通过以上的技术方案，完成四维码的生成，可以利用手机、平板电脑、个人电脑等根据四维码的各维度信息进行交互式检索。

上述实施例仅用于说明本发明的具体实施方式。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和变化，这些变形和变化都应属于本发明的保护范围。

Claims (15)

1.一种图像识别系统，其特征在于，该系统包括：

识别图以及与该识别图对应的一组识别数据，所述的识别图包含至少三种格式：完整格式，包括有真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩、ID号，以及若干个校正点；半格式，包括有真彩图像，其四角分别设置一个校正点；纯图像格式，只包括真彩图像；

一服务器，包括接收和发送模块、识别数据生成模块、用于存储识别数据的数据库，以及检索判断模块；

所述识别图可通过移动终端抓取并通过网络发送至服务器，服务器接收所述识别图、解析出对应的识别数据，并与数据库中存储的识别数据进行比对，然后将识别信息返回至移动终端或电脑。

2.如权利要求1所述的图像识别系统，其特征在于：所述的完整格式中，

所述的二位码布置在所述真彩图像的上方，所述ID号布置在所述真彩图像的下方，采用八个彩色校正点，左上方四个，右上方两个，左右下方各一个。

3.如权利要求1所述的图像识别系统，其特征在于，所述识别图的颜色标准采用RGB颜色标准。

4.如权利要求1所述的图像识别系统，其特征在于：所述真彩图像包括平面真彩图像、凹凸真彩图像、实物图形，或生物图形。

5.如权利要求1所述的图像识别系统，其特征在于：所述的识别数据包含真彩图像、LOGO、ID号、 类别号、企业名片、个人名片、产品内容描述。

6.如权利要求1所述的图像识别系统，其特征在于：所述的识别图设置在一黑色，或彩色框内。

7.如权利要求1所述的图形识别系统，其特征在于，所述识别图以电子文档、视屏，或者印刷发布使用。

8.如权利要求1所述的图像识别系统，其特征在于：所述的移动终端包括手机、IPAD，扫描仪或手提电脑。

9.如权利要求1所述的图像识别系统，其特征在于：所述的识别数据生成模块用于完成真彩图像数据、二维码数据、色彩和ID号的生成和叠加，包括真彩图像处理子模块、二维码数据处理子模块、色彩处理子模块和ID号处理子模块。

10.如权利要求9所述的图像识别系统，其特征在于，所述的真彩图像处理子模块对真彩图像的处理包括： 几何变换、去噪、细化、轮廓提取和纹理特征提取。

11.如权利要求1所述的图像识别系统，其特征在于，所述的检索判断模块包括：真彩图像数据转换子模块、二维码数据转换子模块、色彩转换子模块、ID号转换子模块和比对子模块。

12.一种图像识别方法，其特征在于包括：

步骤1.通过移动终端拍照获取识别图信息，并通过网络发送至服务器；

步骤2.服务器接收识别图信息、解析出对应的识别数据，并与服务器数据库中存储的识别数据进行检索比对，然后将识别信息返回至移动终端。

13.一种四维码，其特征在于，包括识别图以及与该识别图对应的一组识别数据，所述的识别图包括真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩，以及ID号，所述的真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩、ID号具有相同或相应的索引。

14.一种四维码检索系统，其特征在于，该系统包括：

一识别图以及与该识别图对应的一组识别数据，所述的识别图包括真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩，以及ID号，所述的真彩图像、二维码、叠加在二维码上的色彩、ID号具有相同或相应的索引；

一服务器，包括接收和发送模块、识别数据生成模块、用于存储识别数据的数据库，以及检索判断模块；

所述识别图可通过移动终端抓取并通过网络发送至服务器，服务器接收所述识别图、解析出对应的识别数据，并与数据库中存储的识别数据进行比对，然后将识别信息返回至移动终端或电脑。

15.一种四维码检索方法，包括以下步骤：

步骤1.通过移动终端拍照获取四维码信息，并通过网络发送至服务器；

步骤2.服务器接收四维码信息、解析出对应的识别数据，并与服务器数据库中存储的识别数据进行检索比对，然后将识别信息返回至移动终端。