CN107358266A

CN107358266A - 一种具有识别功能的移动终端

Info

Publication number: CN107358266A
Application number: CN201710582056.6A
Authority: CN
Inventors: 陈剑桃
Original assignee: Individual
Current assignee: Zhejiang Sunland Technology Co ltd
Priority date: 2017-07-17
Filing date: 2017-07-17
Publication date: 2017-11-17
Anticipated expiration: 2037-07-17
Also published as: CN107358266B

Abstract

本发明提供了一种具有识别功能的移动终端，包括指纹验证模块、摄像头、图像识别装置和显示装置，所述指纹验证模块用于控制开启摄像头，所述摄像头用于获取待识别图像，所述图像识别装置用于对待识别图像进行识别，所述显示装置用于显示识别结果。本发明的有益效果为：提供了一种图像识别准确的移动终端。

Description

一种具有识别功能的移动终端

技术领域

本发明涉及移动终端技术领域，具体涉及一种具有识别功能的移动终端。

背景技术

随着移动智能设备日益普及，使用移动智能设备完成越来越多的工作已经成为发展趋势。随着电子商务和微型高清摄像头的发展，为移动设备识别功能的出现奠定了基础。如何利用移动设备完成识别功能成为摆在科学家面前的问题。

在图像识别过程中，图像检索的任务是从数据库中寻找出与询问目标最相似的样本，并按照相似程度进行排序。用户检索时，可能需要查找与检索目标整体相似的图像，也可能是要查找某个特殊角度与检索目标相似的图像。这种用户目的的不确定性为图像检索带来额外的困难，而用户往往又只关心排名最靠前的若干结果，因此检索结果的排序非常关键。

发明内容

针对上述问题，本发明旨在提供一种具有识别功能的移动终端。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种具有识别功能的移动终端，包括指纹验证模块、摄像头、图像识别装置和显示装置，所述指纹验证模块用于控制开启摄像头，所述摄像头用于获取待识别图像，所述图像识别装置用于对待识别图像进行识别，所述显示装置用于显示识别结果。

本发明的有益效果为：提供了一种图像识别准确的移动终端。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明的结构示意图；

附图标记：

指纹验证模块1、摄像头2、图像识别装置3、显示装置4。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本实施例的一种具有识别功能的移动终端，包括指纹验证模块1、摄像头2、图像识别装置3和显示装置4，所述指纹验证模块1用于控制开启摄像头2，所述摄像头2用于获取待识别图像，所述图像识别装置3用于对待识别图像进行识别，所述显示装置4用于显示识别结果。

本实施例提供了一种图像识别准确的移动终端。

优选的，所述指纹验证模块1包括指纹按键、指纹传感器、指纹传感器信号处理芯片，所述指纹按键用于用户输入指纹，所述指纹传感器用于采集用户的指纹信息并将采集到的指纹信息发送至指纹传感器信号处理芯片，所述指纹传感器信号处理芯片对指纹进行验证，若通过指纹验证，则开启摄像头2，否则，无法开启摄像头2。

本优选实施例提高了移动终端的使用安全性，能够有效防止移动终端被盗用。

优选的，所述摄像头2为高清摄像头。

本优选实施例获取的待识别图像质量更高，有助于提高后续识别准确性。

优选的，所述图像识别装置3包括第一图像检索模块、第二图像排序模块和第三识别模块，所述第一图像检索模块用于从图像数据集中检索与待识别图像相似的图像，获取检索结果，所述第二图像排序模块用于根据检索结果与待识别图像的相似度对检索结果排序，获取排序列表，所述第三识别模块将相似度最高的检索结果作为图像识别结果；所述显示装置4包括画面显示模块和通信模块，所述画面显示模块用于显示识别结果，所述通信模块用于从所述第三识别模块获取识别结果，所述画面显示模块为高清显示器。

所述第一图像检索模块包括第一相似关系挖掘单元和第二检索单元，所述第一相似关系挖掘单元用于挖掘图像数据集中图像之间的相似关系，所述第二检索单元用于从图像数据集中检索图像；具体采用以下方式挖掘所述图像之间的相似关系：a、给定图像数据集YW＝{x₁,x₂,…,x_n}和若干种距离度量{EM₁,EM₂,…,EM_m}，设YW中任意两图像x_i和x_j在度量EM_l下的距离为s_l(x_i,x_j)，其中，l∈[1,m]；则对任意度量EM_l，存在一个有向图G_l(CS,ZC,w_l)，其中，CS＝YW为顶点集合，为有向边集合，w_l用于计算任意边的权值，将w_l(x_i,x_j)简记为w_l(i,j)；1，上述式子中，ρ_ij为尺度因子，其中，x_i(N)和x_j(N)分别表示x_i和x_j与各自距离最小的前N个数据的距离的和，ave表示取平均值；b、用kN_l(x_i)表示x_i在有向图G_l下的k近邻，获取有向图G₁,G₂,…,G_m的k近邻图G_k1,G_k2,…,G_km，对于任意的k近邻图G_kl，其中，l∈[1,m]，仅当x_j∈kN_l(x_i)时，二者存在边b_ij，权值为w_kl(i,j)＝w_l(i,j)，其余情况下边的权值为0；将k近邻图组合成图G_k(CS,ZC,w_k)，如果样本x_i和x_j在任意图G_kl中有权值不为0的边，则G_k中存在边b_ij，权值w_k为：上述式子中，q_l表示每种度量的重要性指标，若w_l>0，则c_l＝1，否则为0，只有x_j在至少一个度量方法下属于x_i的k近邻时，w_k(i,j)才非0；步骤3、有向图G_k对应数据集YW上的一个马尔科夫链，其转移概率矩阵FS_k＝[a_kij]_n×n，其中，上述式子中，a_kij表示马尔科夫系统某一时刻从x_i到x_j的转移概率；建立传播过程：

上述式子中，kN(x_i)表示x_i在图G_k下的k近邻，kN(x_j)表示x_j在图G_k下的k近邻，表示第t次迭代后的相似矩阵，初始矩阵表示从x_i到x_p的转移概率矩阵，FS_k(x_q,x_j)表示从x_q到x_j的转移概率矩阵；步骤4、运行步骤3中的传播过程，样本之间的两两相似关系向远处传播，经过若干步的迭代，得到样本之间的内在相似关系。

本优选实施例第一相似关系挖掘单元将数据集上的多个距离度量融合成一个稀疏图，利用局部约束的传播方法进行演化扩散，挖掘图中的相似关系，在传播过程中，将大多数不相关的样本都被排除在传播过程之外，突出了每种度量方法中的重要信息，形成的稀疏矩阵则极大降低了迭代过程中的计算需求；G_k中最多有mkn条边，消除了低权值关系的背景累积效应，使高权值相似关系更加突出。

优选的，所述距离度量包含第一距离度量EM₁，第一距离度量EM₁采用以下方式确定：上述式子中,|W×H|表示图像像素的数量，W和H分别为图像的宽和高，y_K和z_K分别表示两幅图像y和z的第K个像素点的灰度值；所述距离度量包含第二距离度量EM₂，第二距离度量EM₂采用以下方式确定：

本优选实施例第一相似关系挖掘单元引入全新的距离度量方式第一距离度量和第二距离度量，获取的图像距离更为准确，有助于提高图像相似性的计算。

优选的，具体采用以下步骤从所述图像数据集中检索图像：a、输入数据集YW＝{x₁,x₂,…,x_n}，距离度量{EM₁,EM₂,…,EM_m}及其对应的邻域大小k和迭代次数T，输出结果为优化后的相似矩阵矩阵的第i行对应x_i与数据集所有数据之间的相似度，选取相似度前LG大的图像，得到以x_i为目标时的检索结果，其中LG∈[3，7]；b、将待识别图像加入到数据集当中，按照步骤1的方法得到与待识别图像相似度高的图像。

本优选实施例第二图像检索单元通过计算所有样本两两之间的相似性，得到了整个数据集的相似矩阵。在图像检索任务中，将待识别图像加入到数据集当中，得到包含待识别图像的相似矩阵，从而得到与待识别图像相似的图像，完成图像检索，有助于提高后续图像识别水平。

采用本发明具有识别功能的移动终端进行图像识别，当LG取不同值时，对识别时间和识别准确率进行统计，同现有移动终端相比，产生的有益效果如下表所示：

LG	识别时间缩短	识别准确率提高
			3	29％	21％
4	27％	23％
			5	26％	25％
6	25％	27％
			7	24％	29％

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims

1.一种具有识别功能的移动终端，其特征在于，包括指纹验证模块、摄像头、图像识别装置和显示装置，所述指纹验证模块用于控制开启摄像头，所述摄像头用于获取待识别图像，所述图像识别装置用于对待识别图像进行识别，所述显示装置用于显示识别结果。

2.根据权利要求1所述的具有识别功能的移动终端，其特征在于，所述指纹验证模块包括指纹按键、指纹传感器、指纹传感器信号处理芯片，所述指纹按键用于用户输入指纹，所述指纹传感器用于采集用户的指纹信息并将采集到的指纹信息发送至指纹传感器信号处理芯片，所述指纹传感器信号处理芯片对指纹进行验证，若通过指纹验证，则开启摄像头，否则，无法开启摄像头。

3.根据权利要求2所述的具有识别功能的移动终端，其特征在于，所述摄像头为高清摄像头。

4.根据权利要求3所述的具有识别功能的移动终端，其特征在于，所述图像识别装置包括第一图像检索模块、第二图像排序模块和第三识别模块，所述第一图像检索模块用于从图像数据集中检索与待识别图像相似的图像，获取检索结果，所述第二图像排序模块用于根据检索结果与待识别图像的相似度对检索结果排序，获取排序列表，所述第三识别模块将相似度最高的检索结果作为图像识别结果；所述显示装置包括画面显示模块和通信模块，所述画面显示模块用于显示识别结果，所述通信模块用于从所述第三识别模块获取识别结果，所述画面显示模块为高清显示器。

5.根据权利要求4所述的具有识别功能的移动终端，其特征在于，所述第一图像检索模块包括第一相似关系挖掘单元和第二检索单元，所述第一相似关系挖掘单元用于挖掘图像数据集中图像之间的相似关系，所述第二检索单元用于从图像数据集中检索图像；具体采用以下方式挖掘所述图像之间的相似关系：a、给定图像数据集YW＝{x₁,x₂,…,x_n}和若干种距离度量{EM₁,EM₂,…,EM_m}，设YW中任意两图像x_i和x_j在度量EM_l下的距离为s_l(x_i,x_j)，其中，l∈[1,m]；则对任意度量EM_l，存在一个有向图G_l(CS，ZC,w_l)，其中，CS＝YW为顶点集合，为有向边集合，w_l用于计算任意边的权值，将w_l(x_i,x_j)简记为w_l(i,j)；上述式子中，ρ_ij为尺度因子，其中，x_i(N)和x_j(N)分别表示x_i和x_j与各自距离最小的前N个数据的距离的和，ave表示取平均值；b、用kN_l(x_i)表示x_i在有向图G_l下的k近邻，获取有向图G₁,G₂,…,G_m的k近邻图G_k1,G_k2,…,G_km，对于任意的k近邻图G_kl，其中，l∈[1,m]，仅当x_j∈kN_l(x_i)时，二者存在边b_ij，权值为w_kl(i,j)＝w_l(i,j)，其余情况下边的权值为0；将k近邻图组合成图G_k(CS,ZC,w_k)，如果样本x_i和x_j在任意图G_kl中有权值不为0的边，则G_k中存在边b_ij，权值w_k为：上述式子中，q_l表示每种度量的重要性指标，若w_l>0，则c_l＝1，否则为0，只有x_j在至少一个度量方法下属于x_i的k近邻时，w_k(i,j)才非0；步骤3、有向图G_k对应数据集YW上的一个马尔科夫链，其转移概率矩阵FS_k＝[a_kij]_n×n，其中，上述式子中，a_kij表示马尔科夫系统某一时刻从x_i到x_j的转移概率；建立传播过程：

上述式子中，kN(x_i)表示x_i在图G_k下的k近邻，kN(x_j)表示x_j在图G_k下的k近邻，表示第t次迭代后的相似矩阵，初始矩阵FS_k(x_i,x_p)表示从x_i到x_p的转移概率矩阵，FS_k(x_q,x_j)表示从x_q到x_j的转移概率矩阵；步骤4、运行步骤3中的传播过程，样本之间的两两相似关系向远处传播，经过若干步的迭代，得到样本之间的内在相似关系。

6.根据权利要求5所述的具有识别功能的移动终端，其特征在于，所述距离度量包含第一距离度量EM₁，第一距离度量EM₁采用以下方式确定：上述式子中,|W×H|表示图像像素的数量，W和H分别为图像的宽和高，y_K和z_K分别表示两幅图像y和z的第K个像素点的灰度值；所述距离度量包含第二距离度量EM₂，第二距离度量EM₂采用以下方式确定：

7.根据权利要求6所述的具有识别功能的移动终端，其特征在于，具体采用以下步骤从所述图像数据集中检索图像：a、输入数据集YW＝{x₁,x₂,…,x_n}，距离度量{EM₁,EM₂,…,EM_m}及其对应的邻域大小k和迭代次数T，输出结果为优化后的相似矩阵矩阵的第i行对应x_i与数据集所有数据之间的相似度，选取相似度前LG大的图像，得到以x_i为目标时的检索结果，其中LG∈[3，7]；b、将待识别图像加入到数据集当中，按照步骤1的方法得到与待识别图像相似度高的图像。