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申请/专利权人：成都乐超人科技有限公司

摘要：本发明涉及图片识别技术领域，揭露一种基于决策网络实现图片区域识别方法及系统，所述方法包括：所述待识别图片进行标准化处理，得到标准化图片，识别标准化图片中的特征点，以对待识别图片进行区域划分，得到区域划分图片，识别区域划分图片中的图片关键点，并进行差异消除，得到补正关键点，对补正关键点进行真实坐标定位，得到定位关键点，以对待识别图片进行分割，得到分割图片；分析分割图片的结构相似度，在结构相似度符合所述预设相似度时，得到目标图片，根据所述目标图片，对待识别图片进行动作决策分析，在分析结果为优时，将目标图片作为待识别图片的识别结果。本发明可以提高基于图片区域内容对现实应用场景决策的能力。

主权项：1.一种基于决策网络实现图片区域识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别图片，利用预构建的决策网络的隐藏层对所述待识别图片进行图片标准化处理，得到标准化图片，识别所述标准化图片中的特征点，基于所述特征点识别所述标准化图片的图片特征；基于所述图片特征对所述待识别图片进行区域划分，得到区域划分图片，识别所述区域划分图片中的图片关键点，对所述关键点进行差异消除，得到补正关键点，利用所述预构建的决策网络的卷积层对所述补正关键点进行真实坐标定位，得到定位关键点，基于所述定位关键点对所述待识别图片进行图片分割，得到分割图片；计算所述分割图片的灰度级，基于所述灰度级分析所述分割图片的亮度对比，分析所述分割图片的纹理变化，基于所述亮度对比和所述纹理变化分析所述分割图片的结构相似度，若所述结构相似度不满足预设相似度，则返回所述基于所述定位关键点对所述待识别图片进行图片分割，得到分割图片步骤，直至所述结构相似度符合预设相似度为止；在所述结构相似度符合所述预设相似度时，得到目标图片，根据所述目标图片，利用所述预构建的决策网络的输出层对所述待识别图片进行动作决策分析，在动作决策分析结果为优时，将所述目标图片作为所述待识别图片的识别结果；所述识别所述标准化图片中的特征点，包括：利用下述公式计算所述标准化图片的梯度值： 其中，表示标准化图片的梯度值，表示标准化图片的水平梯度值，表示标准化图片的垂直梯度值，表示卷积计算，表示标准化图片的灰度；识别所述标准化图片的特征点方向，基于所述梯度值和所述特征点方向，利用下述公式计算所述标准化图片中的特征点位： 其中，表示特征点位，表示标准化图片的梯度值，表示标准化图片的特征点方向，表示标准化图片，、、、表示标准化图片在多尺度空间中原点位的近邻点位；根据所述特征点位确定所述标准化图片中的特征点；所述基于所述特征点识别所述标准化图片的图片特征，包括：查询所述特征点对应的特征描述符；基于所述特征描述符，对所述标准化图片进行特征匹配，得到匹配图片信息；利用所述特征点确定所述匹配图片信息的目标信息；基于所述目标信息识别所述标准化图片的图片特征；所述基于所述图片特征对所述待识别图片进行区域划分，得到区域划分图片，包括：根据所述图片特征对所述待识别图片进行区域标记，得到标记区域；提取所述标记区域的纹理特征，对所述纹理特征进行向量转换，得到纹理向量；对所述纹理向量进行向量聚类，聚类向量；根据所述聚类向量对所述待识别图片进行区域划分，得到区域划分图片；所述对所述关键点进行差异消除，得到补正关键点，包括：构建所述关键点的样本图片；基于所述样本图片和所述关键点，利用下述公式对所述关键点进行差异消除，得到补正关键点： 其中，表示补正关键点，V表示样本图片的数量，B表示关键点数量，表示样本图片中第i个图片，表示第i个关键点的水平坐标a和垂直坐标b；所述基于所述定位关键点对所述待识别图片进行图片分割，得到分割图片，包括：将所述待识别图片转换为灰度图片；对所述灰度图片进行滤波处理，得到滤波图片；以所述关键点为中心对所述滤波图片进行非极大值抑制，得到抑制图片；以所述抑制图片的图片边缘对所述待识别图片进行分割，得到分割图片；所述基于所述亮度对比和所述纹理变化分析所述分割图片的结构相似度，包括：基于所述亮度对比和所述纹理变化利用下述公式计算所述分割图片的结构相似度： 其中，表示结构相似度，l表示分割图片的亮度对比，c表示分割图片的纹理变化、、为常数，表示分割图片中第i个图片，表示与所述分割图片的相对应的对比图片，表示剪切图片的数量；所述根据所述目标图片，利用所述预构建的决策网络的输出层对所述待识别图片进行动作决策分析，包括：提取所述目标图片的连续图片；基于所述连续图片构建所述目标图片的动作图片；根据所述动作图片利用下述公式计算所述决策网络对所述动作图片的动作分析准确率： 其中，表示动作分析准确率，M表示动作图片中动作类别数，表示所述决策网络对所述动作图片的第i类动作分析为正确，表示所述决策网络对所述动作图片的第i类动作分析为错误。

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