基于语义的图像识别系统及其方法

1.一种基于语义的图像识别系统，包括：图像获取模块，被配置为获取封闭环境内的被检对象的透视图；语义要素提取模块，被配置为提取针对所述被检对象的透视图中的每一个被检对象的目标语义区域，其中语义要素对应语义区域；特征表示模块，被配置为获得针对所述目标语义区域中的每一个目标语义区域的特征表示，以形成区域特征表示集合；以及决策模块，被配置为：从特征表示模块接收针对每个区域特征的区域特征表示集合；以及基于过滤模型以及预定阈值，确定目标特征以识别被检对象，其中，所述语义要素提取模块包括：初级语义区域划分模块，被配置为随机划分针对所述透视图中的每一个被检对象的预测窗口；历史语义区域模型模块，被配置为存储历史语义区域模型；以及优化模块，被配置为基于历史语义区域模型来调整通过所述初级语义区域划分模块划分而成的预测窗口，其中，所述优化模块还被配置为基于调整后的预测窗口的面积与被测对象的区域的面积之间的差值来修正所述预测窗口，以获得针对每一个被检对象的所述目标语义区域。 2.根据权利要求1所述的图像识别系统，其中，所述针对每一个被检对象的目标语义区域是以最小面积完全覆盖被检对象区域的。 3.根据权利要求1所述的图像识别系统，其中，所述特征表示模块包括：多个语义描述模块，被配置为提取针对每一个目标语义区域的多个不同的区域特征；以及区域特征表示模块，被配置为基于由所述多个语义描述模块提取的所述多个不同的区域特征，形成区域特征表示集合。 4.根据权利要求3所述的图像识别系统，其中，所述特征表示模块还包括：排序模块，被配置为对经由所述区域特征表示模块获得的区域特征表示集合进行排序。 5.根据权利要求3所述的图像识别系统，其中，所述特征表示模块还包括：加权模块，被配置为向由所述区域特征表示模块获得的区域特征表示集合赋予不同的权重值。 6.根据权利要求1所述的图像识别系统，其中，所述决策模块还被配置为：计算所接收的区域特征表示集合与过滤模型中的每个条目之间的匹配值；将匹配值最小的多个特征条目选择为所述最近似的多个特征条目；以及将针对所述最近似的多个特征条目中的每一个特征条目的匹配值与所述预定阈值进行比较，并且将针对其的匹配值小于预定阈值的特征条目确定为目标特征条目。 7.一种基于语义的图像识别方法，所述方法包括：获取封闭环境内的被检对象的透视图；提取针对所述被检对象的透视图中的每一个被检对象的目标语义区域；获得针对所述目标语义区域中的每一个目标语义区域的特征表示，以形成区域特征表示集合；接收针对每个区域特征的区域特征表示集合；以及基于过滤模型以及预定阈值，确定目标特征以识别被检对象，其中，所述提取针对所述透视图中的每一个被检对象的目标语义区域包括：随机划分针对所述透视图中的每一个被检对象的预测窗口；以及基于历史语义区域模型来调整所述预测窗口，其中，所述提取针对所述透视图中的每一个被检对象的目标语义区域还包括：基于调整后的预测窗口的面积与被测对象的区域的面积之间的差值来修正所述预测窗口，以获得针对每一个被检对象的所述目标语义区域。 8.根据权利要求7所述的图像识别方法，其中，所述针对每一个被检对象的目标语义区域是以最小面积完全覆盖被检对象区域的。 9.根据权利要求7所述的图像识别方法，其中，所述获得针对所述语义区域中的每一个语义区域的特征表示包括：提取针对每一个目标语义区域的多个不同的区域特征；以及基于所述多个不同的区域特征，形成区域特征表示集合。 10.根据权利要求9所述的图像识别方法，其中，所述获得针对所述语义区域中的每一个语义区域的特征表示还包括：对所述区域特征表示集合进行排序。 11.根据权利要求9所述的图像识别方法，其中，所述获得针对所述语义区域中的每一个语义区域的特征表示还包括：向所述区域特征表示集合赋予不同的权重值。 12.根据权利要求7所述的图像识别方法，其中，所述基于过滤模型以及预定阈值，确定目标特征以识别被检对象还包括：计算所接收的区域特征表示集合与过滤模型中的每个条目之间的匹配值；将匹配值最小的多个特征条目选择为所述最近似的多个特征条目；以及将针对所述最近似的多个特征条目中的每一个特征条目的匹配值与所述预定阈值进行比较，并且将针对其的匹配值小于预定阈值的特征条目确定为目标特征条目。 13.一种计算机可读介质，其上存储有程序代码指令，所述程序代码指令在由处理器执行时，使得所述处理器执行根据权利要求7至12中任一项所述的方法。