atilememory)。
[0055]需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例中，圖書互動(dòng)的互動(dòng)類型可以為多種，不同互動(dòng)內(nèi)容可以設(shè)置不同的互動(dòng)類型，以使得圖書互動(dòng)內(nèi)容更加豐富。因而，該圖書互動(dòng)設(shè)備克服了現(xiàn)有的點(diǎn)讀筆技術(shù)互動(dòng)手段單一的缺陷。
[0056]為了適應(yīng)多種不同的互動(dòng)類型，在本發(fā)明實(shí)施例提供的圖書互動(dòng)設(shè)備中，外設(shè)資源也可以有多種類型，例如其可以為音頻播放器、視頻播放器等等。其中，外設(shè)資源可以通過網(wǎng)絡(luò)(例如可以為Wifi或其它網(wǎng)絡(luò))訪問存儲(chǔ)器，進(jìn)而讀取相應(yīng)的互動(dòng)內(nèi)容，然后對(duì)讀取到的互動(dòng)內(nèi)容進(jìn)行展示。
[0057]基于上述所述的圖書互動(dòng)設(shè)備，本發(fā)明提供了一種圖書互動(dòng)方法。下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施例提供的圖書互動(dòng)方法的【具體實(shí)施方式】進(jìn)行描述。
[0058]圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的圖書互動(dòng)方法的流程示意圖。如圖2所示，該方法包括以下步驟:
[0059]S201、獲取待互動(dòng)圖書的封面圖像:
[0060]圖像采集器采集待互動(dòng)圖書的封面圖像，然后傳輸?shù)教幚砥鳎幚砥鳙@取到待互動(dòng)圖書的封面圖像。
[0061]S202、將獲取到的待互動(dòng)圖書的封面圖像和預(yù)先加載的樣本圖書封面圖像進(jìn)行匹配，以識(shí)別所述待互動(dòng)圖書；
[0062]具體地，獲取到的待互動(dòng)圖書的封面圖像和預(yù)先加載的樣本圖書封面圖像的匹配過程可以通過圖像灰度匹配或圖像特征匹配的方式實(shí)現(xiàn)。
[0063]作為本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例，通過圖像特征將獲取到的待互動(dòng)圖書的封面圖像和預(yù)先加載的樣本圖書封面圖像進(jìn)行匹配的具體實(shí)現(xiàn)方式如圖3所示，其具體包括以下步驟:
[0064]S2021、從獲取到的封面圖像中提取封面圖像特征，預(yù)先加載的各個(gè)樣本圖書的封面圖像特征:
[0065]需要說明的是，在本發(fā)明實(shí)施例中，提取的封面圖像特征可以為封面圖像的SIFT特征(Scale-1nvariant feature transform，尺度不變特征變換)、SURF特征(Speeded UpRobust Features，加速穩(wěn)健特征)、0RB 特征(ORiented Brief) n BRIEF (Binary RobustIndependent Elementary Features)或FAST特征(features from accelerated segmenttest)。此外，提取的封面圖像特征也可以為其它圖像特征。本發(fā)明實(shí)施例對(duì)提取的封面圖像特征的類型不做限定，只要提取的封面圖像特征具有旋轉(zhuǎn)、位移、尺寸等仿射不變性即可。而且，提取的封面圖像特征類型與預(yù)先存在的封面圖像特征類型應(yīng)該相同。
[0066]另外，處理器獲取到的封面圖像為圖像采集器采集得到的靜態(tài)圖像，該靜態(tài)圖像的信噪比和對(duì)比度有可能比較低，為了提高封面圖像的質(zhì)量，在所述從獲取到的封面圖像中提取封面圖像特征之前，還可以對(duì)獲取到的封面圖像進(jìn)行降噪和/或增強(qiáng)對(duì)比度等預(yù)處理，以得到高質(zhì)量的封面圖像，然后再對(duì)預(yù)處理后的封面圖像進(jìn)行后續(xù)處理操作。
[0067]此外，通常情況下，圖書互動(dòng)設(shè)備針對(duì)某一類或某幾類的圖書，其存儲(chǔ)器的樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的樣本圖書有可能是某一類或某幾類的圖書，為了減少計(jì)算量，節(jié)省計(jì)算資源，在獲取到待互動(dòng)圖書的封面圖像之后，提取該待互動(dòng)圖書的封面圖像特征之前，還可以包括:
[0068]根據(jù)所述封面圖像檢測(cè)所述待互動(dòng)圖書是否為預(yù)設(shè)種類的圖書，在確定了待互動(dòng)圖書為預(yù)設(shè)種類的圖書后，才執(zhí)行后續(xù)操作。
[0069]如果不進(jìn)行圖書種類的檢測(cè)，對(duì)于待互動(dòng)圖書不是預(yù)設(shè)種類的圖書，只有在后續(xù)特征匹配階段經(jīng)過大量計(jì)算后才發(fā)現(xiàn)無(wú)法識(shí)別該圖書，如此，會(huì)消耗大量的計(jì)算資源。而如果在特征匹配之前進(jìn)行了圖書種類的檢測(cè)，如此就可以將不是預(yù)設(shè)種類的圖書排除掉，進(jìn)而就免去了后續(xù)對(duì)這類圖書的特征匹配過程，因而減少了計(jì)算量，節(jié)省了計(jì)算資源。
[0070]作為本發(fā)明的一個(gè)示例，所述預(yù)設(shè)種類的圖書例如可以為兒童圖書。
[0071]在本發(fā)明實(shí)施例中，可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)得到的二值分類器檢測(cè)待互動(dòng)圖書是否為預(yù)設(shè)種類的圖書。其中，二值分類器在訓(xùn)練階段使用含有預(yù)設(shè)種類的圖書(如兒童圖書)的封面圖像(作為正樣本)和不含預(yù)設(shè)種類的圖書(如兒童圖書)封面圖像(作為負(fù)樣本)進(jìn)行訓(xùn)練。利用該訓(xùn)練方法得到的二值分類器即可根據(jù)封面圖像檢測(cè)待互動(dòng)圖書是否為預(yù)設(shè)種類的圖書。
[0072]作為本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例，所述從獲取到的封面圖像中提取封面圖像特征的具體實(shí)現(xiàn)方式如圖4所示，其包括以下步驟:
[0073]S20211、根據(jù)獲取到的封面圖像構(gòu)建尺度空間:
[0074]根據(jù)獲取到的封面圖像構(gòu)建尺度空間具體為生成封面圖像在不同尺度下的表達(dá)，實(shí)現(xiàn)方式一般是通過對(duì)獲取到的封面圖像進(jìn)行等比例縮小來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
[0075]步驟S20211是一個(gè)初始化操作，目的是模擬圖像在不同圖像數(shù)據(jù)的多尺度特征，也就是圖像特征金字塔。若在執(zhí)行步驟S20211之前對(duì)封面圖像進(jìn)行了預(yù)處理后，本步驟采用的封面圖像為預(yù)處理后的封面圖像。
[0076]S20212、在所述尺度空間內(nèi)，查找所述獲取到的封面圖像的準(zhǔn)特征點(diǎn):
[0077]作為本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例，可以利用DoG(英文全稱為DifferenceofGaussian，高斯函數(shù)的差分)算子近似LoG(英文全稱為L(zhǎng)aplace of Gaussian Funct1n,中文全稱為高斯拉普拉斯函數(shù))算子在所述尺度空間內(nèi)，查找獲取到的封面圖像的準(zhǔn)特征點(diǎn)。在本發(fā)明實(shí)施例中，所述準(zhǔn)特征點(diǎn)，在數(shù)學(xué)原理上是指在三層的尺度空間中是極值的點(diǎn)，簡(jiǎn)單來(lái)說，所述準(zhǔn)特征點(diǎn)是能夠最大抽象出一副圖像中局部變化或特征的點(diǎn)。所以，步驟S20212就是在尺度空間內(nèi)查找獲取到的封面圖像的極值點(diǎn)。
[0078]作為本發(fā)明的一個(gè)【具體實(shí)施方式】，在尺度空間內(nèi)查找封面圖像的極值點(diǎn)的方法具體包括:
[0079]對(duì)于任意一個(gè)采樣點(diǎn)p，比較在尺度空間中其所在鄰域的其它采樣點(diǎn)，通過DoG算子近似LoG算子判斷該采樣點(diǎn)p是否是其所在鄰域的極值點(diǎn)，如果是，則該采樣點(diǎn)p為封面圖像的準(zhǔn)特征點(diǎn)，如果否，則該采樣點(diǎn)不是準(zhǔn)特征點(diǎn)。所述鄰域是采樣點(diǎn)P和其周圍的一些點(diǎn)構(gòu)成的集合。鄰域一般通過具體的尺度描述，比如在一副二維圖像中，某一個(gè)采樣點(diǎn)的3*3鄰域，就是指以這個(gè)采樣點(diǎn)為中心的3*3個(gè)點(diǎn)構(gòu)成的集合。在本發(fā)明實(shí)施例中，尺度空間將原來(lái)的二維鄰域擴(kuò)展到三維鄰域，也就是原圖像在不同尺度下觀察的一組圖像，此時(shí)在尺度空間中采樣點(diǎn)所在的鄰域變?yōu)槿S空間的3*3*3個(gè)點(diǎn)構(gòu)成的集合。
[0080]為了滿足尺度不變的連續(xù)性，在通過DoG算子近似LoG算子判斷該采樣點(diǎn)p是否是其所在鄰域的極值點(diǎn)之前，還包括:在尺度空間的頂層用高斯模糊生成3副圖像。這是因?yàn)樵诓襟ES20211的實(shí)現(xiàn)一般需要通過對(duì)獲取到的封面圖像進(jìn)行等比例縮小。同時(shí)，為了保證在獲取到的封面圖像上也能進(jìn)行圖像特征的檢測(cè)，有可能也會(huì)對(duì)獲取到的封面圖像進(jìn)行放大，從而使得后續(xù)的計(jì)算能夠連續(xù)。
[0081]S20213、去除所述準(zhǔn)特征點(diǎn)中的邊緣響應(yīng)點(diǎn)，得到所述獲取到的封面圖像的特征占.
[0082]需要說明的是，邊緣響應(yīng)點(diǎn)就是在DoG近似LoG的方法查找到的準(zhǔn)特征點(diǎn)中不穩(wěn)定的特征點(diǎn)，因此，需要去除這些邊緣響應(yīng)點(diǎn)，從而得到獲取到的封面圖像的特征點(diǎn)，得到的特征點(diǎn)通常為多個(gè)。
[0083]S20214、根據(jù)每一個(gè)特征點(diǎn)，生成對(duì)應(yīng)于該每一個(gè)特征點(diǎn)的特征向量，所述特征向量即為所述封面圖像特征:
[0084]由于得到的特征點(diǎn)通常為多個(gè)，又由于一個(gè)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)特征向量，所以，生成的特征向量也為多個(gè)，并且特征點(diǎn)數(shù)量與特征向量數(shù)量相同。
[0085]生成對(duì)應(yīng)于一個(gè)特征點(diǎn)的特征向量的實(shí)現(xiàn)方式具體如下:
[0086]首先計(jì)算該特征點(diǎn)的主方向，使得提取的封面圖像特征具有旋轉(zhuǎn)不變性，然后對(duì)特征點(diǎn)的鄰域內(nèi)進(jìn)行采樣統(tǒng)計(jì)，計(jì)算得到梯度直方圖，即可為該特征點(diǎn)生成一個(gè)128維的特征向量。該特征向量即為所述封面圖像特征。
[0087]此外，為了執(zhí)行后續(xù)步驟S2022，步驟S2021還包括:處理器從存儲(chǔ)器的樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先加載的各個(gè)樣本圖書的封面圖像特征，進(jìn)一步地，將加載的預(yù)先加載的各個(gè)樣本圖書的封面圖像特征存儲(chǔ)到處理器的內(nèi)存中，以提高后續(xù)計(jì)算速度。需要說明的是，加載的各個(gè)樣本圖書的封面圖像特征為特征集合，該特征集合以數(shù)組的方式存儲(chǔ)在處理器的內(nèi)存中。因此，后續(xù)如果要訪問特征集合中的某個(gè)元素就要通過數(shù)組的索引進(jìn)行。
[0088]S2022、將加載的各個(gè)樣本圖書封面圖像的封面圖像特征與提取到的封面圖像特征進(jìn)行匹配；
[0089]需要說明的是，圖像特征匹配通常是基于圖像的特征向量匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)的。特征向量之間是否匹配是通過計(jì)算特征向量之間的歐式距離實(shí)現(xiàn)的。設(shè)定以歐式距離閾值，當(dāng)兩特征向量之間的歐式距離不大于歐式距離閾值時(shí)，則該兩特征向量匹配，當(dāng)兩特征向量之間的歐式距離大于歐式距離閾值時(shí)，則該兩特征向量不匹配。
[0090]為了清楚地理解本步驟的【具體實(shí)施方式】，下面舉例說明本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】:[0091 ]設(shè)定待互動(dòng)圖書的封面圖像中有k0個(gè)特征點(diǎn)，則這k0個(gè)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)k0*128維特征向量，設(shè)定加載的樣本圖書封面圖像有m個(gè)，m為正整數(shù)，則這m個(gè)樣本圖書封面圖像中的特征點(diǎn)分別為k 1，k2，k3，……，km，這m個(gè)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的特征向量分別為k 1 * 128，k2* 128，k3*128，……，km*128維向量，則將kl*128，k2*128，k3*128，……，km*128維向量分別與k0*128維向量進(jìn)行匹配，分別比較兩特征向量之間的歐式距離，如果兩特征向量之間的歐式距離不大于歐式距離閾值，則該兩特征向量匹配。舉例說明:將kO* 128維特征向量中的一個(gè)特征向量a與kl*l 28維特征向量中的一個(gè)特征向量b匹配時(shí)，計(jì)算特征向量a和b