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申请/专利权人：云和县金成木业有限公司
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于监控视频的早教玩具图像识别方法，包括：获取早教玩具互动监控灰度图像；对早教玩具互动监控灰度图像进行特征点提取，获取每个尺度下每个相邻层间特征点分布结构相似度；根据层间特征点分布结构相似程度获取特征点主导方向置信度；根据特征点的主导方向置信度获取特征点的方向修正因子，构建特征描述子，根据特征描述子，完成早教玩具互动监控灰度图像中的早教玩具目标识别。本发明避免由于旋转导致的变形显著改变原始图像中的局部结构和纹理特征，难以获得更准确特征描述子的问题，提高了多角度运动时早教玩具的识别准确率。
主权项：1.基于监控视频的早教玩具图像识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取早教玩具互动监控灰度图像；构建早教玩具互动监控灰度图像的高斯差分尺度空间，得到不同尺度层面上的特征点；获取不同尺度层面上所有特征点的多维位置向量；根据不同尺度层面上所有特征点的多维位置向量获取每个尺度下每个相邻层间特征点分布结构相似程度；获取每个特征点对应的局部区域的方向序列；根据每个特征点对应的局部区域的方向序列和每个尺度下每个相邻层间特征点分布结构相似程度得到每个相邻层下每个特征点的主导方向置信度；根据每个相邻层下每个特征点的主导方向置信度获得所有需要进行主导方向修正的特征点；获取所有需要进行主导方向修正的特征点的主导方向修正因子；根据所有需要进行主导方向修正的特征点的主导方向修正因子得到所有特征点修正后的主导方向；根据所有特征点修正后的主导方向构建特征描述子，根据特征描述子，完成早教玩具互动监控灰度图像中的早教玩具目标识别；所述获取不同尺度层面上所有特征点的多维位置向量，包括的具体步骤如下：预设距离阈值，以竖直向上为初始方向；对于第个特征点，在第个特征点所在的尺度层面上，以第个特征点为中心点，以距离阈值为半径，得到圆形区域作为第个特征点的邻域；获取第个特征点与第个特征点的邻域内的所有特征点的连线，将所有连线与初始方向的夹角进行从小到大排序，得到第个特征点的邻域夹角序列，将第个特征点的邻域夹角序列作为第个特征点的多维位置向量。
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权利要求：
百度查询： 云和县金成木业有限公司 基于监控视频的早教玩具图像识别方法
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