水平、垂直兩個方向對圖像處理，計算這兩個方向的小波響應，用高斯函數對響應進行加 權，S為該點對應的尺度。然后用60°的扇形遍歷整個圓域，在每個扇形區域內累加所有點的 Harr小波響應向量，選擇最大矢量的方向作為該極值點的主方向。
[0127] 步驟434，以步驟432得到的極值點為中心，邊長為20S的正方形鄰域，將該鄰域的y 軸旋轉至步驟433得到的該極值點的主方向，S為該點對應的尺度。把正方形劃分成4X4個 子區域，計算每個子區域內采樣點相對于y軸方向的水平、垂直兩個方向的Harr小波響應向 量，記為d x、dy，同時賦予高斯權值。然后對采樣點的響應值及絕對值進行累加，記為Σ(1Χ，Σ d y，Σ |dx|，Σ |dy|，因此，一個子區域可以得到一個4維的向量，對于整個正方形區域來講， 可以得到4 X 4 X 4維的向量，將該向量進行歸一化處理，最后得到的64維向量即為該極值點 的特征描述向量，即為surf局部特征。
[0128] 三、匹配時，在圖像的檢索模塊，本實施例采用分層搜索的策略，先利用步驟1得到 的匹配圖像的顏色全局特征和目標圖像的顏色全局特征進行初步檢索，得到一個初步檢索 結果。然后在得到的初步檢索結果中利用匹配圖像的形狀全局特征和目標圖像的形狀全局 特征進行二次檢索，得到一個二次檢索結果。最后在該二次檢索結果上利用匹配圖像的 surf局部特征和目標圖像的surf局部特征進行檢索匹配，得到最終匹配結果。本實施例在 最終檢索精度不受影響的情況下，本實施例的分層搜索策略可顯著提升檢索速度。
[0129] 匹配方法如下：
[0130] 步驟441，給定顏色相似性閾值h。計算步驟1得到的匹配圖像的顏色全局特征和 目標圖像的顏色全局特征的顏色相似性，將顏色相似大于顏色相似性閾值Ti的圖像加入集 合31，集合Si*初步檢索結果。若集合51為空，則返回未檢索到對應商家或類似商家的信息。 若集合Si不為空，則跳到步驟442。
[0131] 步驟442,給定形狀相似性閾值T2。在集合Si*計算匹配圖像的形狀全局特征和目 標圖像的形狀全局特征的形狀相似性，將形狀相似性大于形狀相似性閾值!^的圖像加入集 合3 2，集合52為二次檢索結果。若集合52為空，則返回未檢索到對應商家或類似商家的信息。 若集合&不為空，則跳到步驟443。
[0132] 本實施例使用余弦夾角來衡量兩向量的相似性。
[0133] 步驟443,給定特征點閾值Trod。在集合S2中分別計算匹配圖像的每個surf局部特 征點與目標圖像的surf局部特征點之間的歐式距離，記錄最近距離ND與次近距離NND，如果 ND/NND〈Trcid表示兩個點匹配成功，統計匹配成功的點的對數。
[0134] 步驟444,給定匹配成功點對數閾值TL。如果步驟443匹配成功點的對數的最大值 大于匹配成功點對數閾值?Υ，則表示搜索成功，將該圖像關聯的廠商主頁URL返回給用戶 端。
[0135] 如果步驟443匹配成功點的對數的最大值小于或等于匹配成功點對數閾值?Υ，則 將集合&中對應的圖像相似度降序排序并返回前η條類似的商家相關信息。
[0136] 四、根據匹配結果，向用戶端返回廣告圖片對應的商家相關信息。
[0137] 根據圖像全局、局部特征匹配情況，向用戶手機端返回以下3種情況中的一種結 果：1、未檢索到對應商家或類似商家信息；2、η條類似商家信息；3、檢索成功，對應商家信 息。
[0138] -種基于圖像檢索的商家信息推薦系統，如圖2所示，用于根據用戶端發送的照片 進行商家信息推薦，包括輸入端、系統接收模塊、系統發送模塊、商家廣告圖片存儲模塊、商 家特征存儲模塊、商家相關信息存儲模塊、廣告圖像區域提取模塊、顏色全局特征提取模 塊、形狀全局特征提取模塊、surf局部特征提取模塊、匹配模塊、二維碼提取模塊以及二維 碼識別模塊，其中：
[0139] 所述輸入端用于輸入顏色相似性閾值;形狀相似性閾值；以及匹配成功點對數閾 值，并將顏色相似性閾值;形狀相似性閾值;以及匹配成功點對數閾值推送給匹配模塊。
[0140] 所述商家廣告圖片存儲模塊用于接收存儲商家的廣告圖片和/或視頻以及二維 碼，并將廣告圖片和/或視頻的關鍵幀作為匹配圖像分別推送給顏色全局特征提取模塊、形 狀全局特征提取模塊、surf局部特征提取模塊;商家廣告圖片存儲模塊還用于將該二維碼 分別推送給二維碼識別模塊和商家相關信息存儲模塊。
[0141] 所述商家特征存儲模塊用于接收顏色全局特征提取模塊、形狀全局特征提取模 塊、surf局部特征提取模塊推送的匹配圖像的顏色全局特征、形狀全局特征以及surf局部 特征的信息，并存儲匹配圖像的顏色全局特征、形狀全局特征以及surf局部特征。
[0142] 所述商家相關信息存儲模塊用于存儲廣告圖片對應的商家相關信息，并將商家特 征存儲模塊中的匹配圖像的顏色全局特征、形狀全局特征、surf局部特征以及商家廣告圖 片存儲模塊中的二維碼信息分別與其對應的商家相關信息進行關聯。
[0143] 所述系統接收模塊用于接收用戶端發送的圖片，并將該圖片推送給二維碼提取模 塊；用于接收二維碼識別模塊推送的命令信息，根據該命令信息將用戶端發送的圖片推送 給廣告圖像區域提取模塊。
[0144] 所述二維碼提取模塊用于提取用戶端發送的圖片上的二維碼，并將該二維碼檢測 結果信息發送給二維碼識別模塊。
[0145] 所述二維碼識別模塊用于根據二維碼的檢測結果信息與商家廣告圖片存儲模塊 中的二維碼進行識別，如果識別成功，則向系統發送模塊推送該二維碼關聯的商家相關信 息;若識別失敗則返回未檢索到相關信息或者向系統接收模塊發送向廣告圖像區域提取模 塊發送信息的命令，若沒有檢測到二維碼，則向系統接收模塊發送向廣告圖像區域提取模 塊發送信息的命令。
[0146] 所述廣告圖像區域提取模塊用于對圖片提取面積最大的吸引人注意力的目標連 通區域作為廣告圖像區域，同時將該廣告圖像區域分別推送給顏色全局特征提取模塊、形 狀全局特征提取模塊、surf局部特征提取模塊。
[0147] 所述顏色全局特征提取模塊用于提取商家廣告圖片存儲模塊中存儲的廣告圖片 中的匹配圖像的顏色全局特征，并將該匹配圖像的顏色全局特征推送給商家特征存儲模塊 存儲。用于提取廣告圖像區域提取模塊推送的廣告圖像區域中的目標圖像的顏色全局特 征，并將該目標圖像的顏色全局特征推送給匹配模塊。
[0148] 所述形狀全局特征提取模塊用于提取商家廣告圖片存儲模塊中存儲的廣告圖片 中的匹配圖像的形狀全局特征，并將該匹配圖像的形狀全局特征推送給商家特征存儲模塊 存儲。用于提取廣告圖像區域提取模塊推送的廣告圖像區域中的目標圖像的形狀全局特 征，并將該目標圖像的形狀全局特征推送給匹配模塊。
[0149] 所述surf局部特征提取模塊用于提取商家廣告圖片存儲模塊中存儲的廣告圖片 中的匹配圖像的surf局部特征，并將該匹配圖像的surf局部特征推送給商家特征存儲模塊 存儲。用于提取廣告圖像區域提取模塊推送的廣告圖像區域中的目標圖像的surf局部特 征，并將該目標圖像的surf局部特征推送給匹配模塊。
[0150] 所述匹配模塊用于計算匹配圖像的顏色全局特征和目標圖像的顏色全局特征的 顏色相似性，將顏色相似大于顏色相似性閾值h的圖像加入集合5 1。若集合51為空，則向系 統發送模塊推送未檢索到對應商家或類似商家的信息。若集合3 1不為空，則在集合Si中計算 匹配圖像的形狀全局特征和目標圖像的形狀全局特征的形狀相似性，將形狀相似性大于形 狀相似性閾值加勺圖像加入集合&，集合SA二次檢索結果。若集合5 2為空，則向系統發送 模塊推送未檢索到對應商家或類似商家的信息。若集合&不為空，則在集合&中分別計算匹 配圖像的每個surf局部特征點與目標圖像的surf局部特征點之間的歐式距離，記錄最近距 離ND與次近距離NND，如果ND/NND〈T rcid表示兩個點匹配成功，統計匹配成功的點的對數。如 果匹配成功點的對數的最大值大于匹配成功點對數閾值?Υ，則向系統發送模塊推送該圖像 關聯的商家相關信息。如果統計匹配成功點的對數的最大值小于或等于匹配成功點對數閾 值II，則將集合&中對應的圖像相似度降序排序并將前η條類似的商家相關信息向系統發送 模塊推送。
[0151]所述系統發送模塊用于接收匹配模塊推送的信息，并將該信息發送給用戶端。
[0152] -種基于圖像檢索的商家信息推薦用戶端，用于與推薦系統的互動，包括上傳模 塊、用戶接收模塊以及顯示模塊，其中：
[0153] 所述上傳模塊用于將拍照得到的照片上傳模塊給推薦系統。
[0154]所述用戶接收模塊用于接收推薦系統反饋的商家相關信息，并將該商家相關信息 推送給顯示模塊。
[0155] 所述顯示模塊用于顯示商家相關信息。
[0156] 上面結合附圖所描述的本發明優選具體實施例僅用于說明本發明的實施方式，而 不是作為對前述發明目的和所附權利要求內容和范圍的限制，凡是依據本發明的技術實質 對以上實施例所做的任何簡單修改、等同變化與修飾，均仍屬本發明技術和權利保護范疇。
【主權項】
1. 一種基于圖像檢索的商家信息推薦方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，預存信息