(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210640202.7 (22)申请日 2022.06.07 (71)申请人 中国科学院深圳先进技 术研究院 地址 518055 广东省深圳市南 山区深圳大 学城学苑大道1068号 (72)发明人 周翊民　吴相栋　 (74)专利代理 机构 深圳市威世博知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44280 专利代理师 李庆波 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06T 3/40(2006.01) (54)发明名称 图像分类识别方法、 识别装置以及存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种图像 分类识别方法、 识别 装置以及存储介质， 该图像分类识别方法包括： 对待识别图像进行特征提取， 得到第一特征图； 对第一特征图进行下采样操作， 得到第二特征 图； 对第二特征图进行旋转， 以使特征区域的边 界与目标检测区域的边界相匹配， 得到第三特征 图； 根据第三特征图， 得到待识别图像的分类识 别结果。 通过上述方式， 本申请能够提高图像分 类识别的效率和准确性。 权利要求书3页 说明书9页 附图5页 CN 115170860 A 2022.10.11 CN 115170860 A 1.一种图像分类识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 对待识别图像进行 特征提取， 得到第一特 征图， 所述待识别图像包括目标检测区域； 对所述第一特 征图进行 下采样操作， 得到第二特 征图， 所述第二特 征图包括特 征区域； 对所述第二特征图进行旋转， 以使所述特征区域的边界与所述目标检测区域的边界相 匹配， 得到第三特 征图； 根据所述第三特 征图， 得到所述待识别图像的分类识别结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述对所述第 二特征图进行旋转， 以使所述特征区域的边界与 所述目标检测区域的边 界相匹配， 得到第三特 征图， 包括： 确定所述第二特 征图中的目标 特征区域； 基于设定的多个旋转角度， 分别对所述目标特征区域进行旋转， 以分别得到对应的多 个候选特 征区域； 在所述多个候选特征区域中， 确定与所述目标检测区域的边界相匹配的旋转特征区 域； 基于所述第二特征图中， 多个目标特征区域分别对应的多个旋转特征区域， 确定第三 特征图。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述基于设定的多个旋转角度， 分别对所述目标特征区域进行旋转， 以分别得到对应 的多个候选特 征区域， 包括： 确定多个角度通道， 每一角度通道对应一角度区间； 基于所述多个角度通道， 分别对所述目标特征区域进行旋转， 以分别得到对应的多个 候选特征区域； 对于每一所述候选特征区域， 利用对应的角度通道的边界， 对所述候选特征区域进行 像素插值处 理。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 采用以下公式对目标 特征区域进行处 理： FOn＝Int(SA(Y(p) ·RT( θ ),Cn), θ ),n＝0,1,…,N‑1； 其中， Cn表示第n个角度通道， 表示在角度通道Cn下的候选特征区域， Int表示插值函 数， SA表示角度通道切换函数， Y(p)表 示第二特征图对应的特征函数， R( θ )＝(co sθ,‑sinθ； sinθ,cosθ )T是旋转矩阵， 用来控制对旋转角度的切换， N 为正整数。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 采用以下公式对目标检测区域进行下采 样： 其中， F为第一特征图对应的特征函数， W(k)表示使用的卷积核上每个位置的权重， K表 示卷积计算的位置范围， k的取值控制对像素点的遍历过程。 6.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述在所述多个候选特征区域中， 确定与 所述目标检测区域的边界相匹配的旋转特征 区域， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115170860 A 2构建每一所述 候选特征区域对应多个角度通道的得分图； 确定每一所述得分图所对应的响应值； 根据所述每个候选特征区域的所述得分图和所述响应值， 确定与所述目标检测区域的 边界相匹配的旋转特 征区域。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述构建每一所述 候选特征区域对应多个角度通道的得分图， 包括： 将每一所述 候选特征区域划分为d2个子块区域； 其中， d为 正整数； 分别对每 个所述子块区域进行池化操作； 将d2个所述子块区域池化操作后的结果拼接构成所述候选 特征区域的对应一角度通道 的得分图。 8.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 采用以下公式对子块区域进行池化操作： 其中， 表示在角度通道Cn上第(i,j)个子块区域Bi,j中的池化输出， 表 示N×d2个得分图中的其中一个， w为学习参数， p是子块区域Bi,j中的像素数， (u,v)是特征 点Pi,j的全局坐标； 所述特征点Pi,j的全局坐标(u,v)可用以下公式定义： 其中(u′,v′)表示特征点Pi,j的局部坐标， (u0,v0)表示对齐特征区域的左 上角点坐标， 当(u,v)∈Bi,j时， 其范围由以下公式限定： 其中w， h分别为常规卷积区域的长和宽 。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 采用以下公式将所述子块 区域池化操作后 的结果拼接构成所述 候选特征区域的得分图： 采用以下公式计算所述角度通道的响应值： 10.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述根据 所述每个候选特征区域的所述得分图和所述响应值， 确定与 所述目标检测区 域的边界相匹配的旋转特 征区域， 包括： 采用以下公式获得 所述第三特 征图：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115170860 A 3