确定图像相似度的方法和装置制造方法及图纸

本申请的实施例公开了一种确定图像相似度的方法，包括：确定第一图像对应于至少一类别的置信度；提取所述第一图像的至少一第一视觉特征；提取第二图像的至少一第二视觉特征；至少根据所述第一图像对应于所述至少一类别的置信度、所述至少一第一视觉特征以及所述至少一第二视觉特征，确定所述第一图像与所述第二图像的相似度。本发明专利技术实施例还公开了一种确定图像相似度的装置。本申请实施例所述的确定图像相似度的方法和装置，能够避免现有技术中特征提取缺少针对性的问题，提高了确认图像相似度的效率和精确度。

【技术实现步骤摘要】
确定图像相似度的方法和装置
本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种确定图像相似度的方法和装置。
技术介绍
随着计算机和网络技术的普及和飞速发展，互联网上以图像为代表的多媒体数据呈现爆炸式增长。日常生活中，人们已经习惯于利用图像搜索引擎去搜索感兴趣目标的视觉图像。然而，如何快速有效地从海量图像数据中检索到用户所希望得到的图像却是一道富有挑战力的难题。因此，图像检索技术正吸引着来自学术界和工业界不同领域研究者的广泛关注。 现有的图像检索技术主要可以分为两类:基于文本的图像检索方法和基于内容的图像检索方法。 基于文本的图像检索方法通常利用文本信息来描述图像内容，使用简短的注释或者文本标签来对数据库中的图像进行索引，是当前一种应用比较广泛的图像检索方法。但是，文本标注本身主要依靠人工标注，缺乏统一的标准，带有一定的人为主观性；而且对海量图像进行文本标注效率极其低下。 基于内容的图像检索方法是一种“以图搜图”的方法，通过提取图像的诸如颜色、纹理、形状等信息作为图像的特征，然后在图像数据库中根据特征查找相似的图像。但是，现有“以图搜图”的方法在使用图像特征进行对比的时候，并不考虑图像中的具体内容是什么，因此，图像特征的使用缺少针对性，确认图像相似度时效率和精确度都比较低。
技术实现思路
本申请的目的是:提供一种确定图像相似度的方法和装置。 根据本申请至少一个实施例的一个方面，提供了一种确定图像相似度的方法，包括: 确定第一图像对应于至少一类别的置信度； 提取所述第一图像的至少一第一视觉特征，其中，所述至少一类别中的每一个与所述至少一第一视觉特征中的至少一个对应； 提取第二图像的至少一第二视觉特征，其中，所述至少一类别中的每一个与所述至少一第二视觉特征中的至少一个对应； 至少根据所述第一图像对应于所述至少一类别的置信度、所述至少一第一视觉特征以及所述至少一第二视觉特征，确定所述第一图像与所述第二图像的相似度。 根据本申请至少一个实施例的另一个方面，提供一种确定图像相似度的装置，包括: 置信度确定模块，用于确定第一图像对应于至少一类别的置信度； 第一处理模块，用于提取所述第一图像的至少一第一视觉特征，其中，所述至少一类别中的每一个与所述至少一第一视觉特征中的至少一个对应； 第二处理模块，用于提取第二图像的至少一第二视觉特征，其中，所述至少一类别中的每一个与所述至少一第二视觉特征中的至少一个对应； 相似度确定模块，用于至少根据所述第一图像对应于所述至少一类别的置信度、所述至少一第一视觉特征以及所述至少一第二视觉特征，确定所述第一图像与所述第二图像的相似度。 本申请实施例所述的确定图像相似度的方法和装置，分别提取第一图像和第二图像对应于不同类别的视觉特征，并结合第一图像归属于不同类别的置信度，确定第一图像和第二图像的相似度，能够避免现有技术中特征使用缺少针对性的问题，提高了确认图像相似度的效率和精确度。 【附图说明】 图1是本申请一个实施例所述的确定图像相似度的方法流程图； 图2是本申请另一个实施例所述的确定图像相似度的方法流程图； 图3是本申请另一个实施例所述的确定图像相似度的方法流程图； 图4是本申请另一个实施例所述的确定图像相似度的方法流程图； 图5是本申请一个实施例所述的确定图像相似度的装置结构示意图； 图6是本申请另一个实施例所述的确定图像相似度的装置结构示意图； 图7是本申请另一个实施例所述的确定图像相似度的装置结构示意图； 图8是本申请另一个实施例所述的确定图像相似度的装置结构示意图。 【具体实施方式】 下面结合附图和实施例，对本专利技术的【具体实施方式】作进一步详细说明。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。 本领域技术人员理解，在本专利技术的实施例中，下述各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各步骤的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本专利技术实施例的实施过程构成任何限定。 另外，本专利技术中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等，既不代表任何特定技术含义，也不表示它们之间的必然逻辑顺序。 图1是本申请一个实施例所述确定图像相似度的方法的流程图，如图1所示，所述方法可以包括: SlOO:确定第一图像对应于至少一类别的置信度； S120:提取所述第一图像的至少一第一视觉特征，其中，所述至少一类别中的每一个与所述至少一第一视觉特征中的至少一个对应； S140:提取第二图像的至少一第二视觉特征，其中，所述至少一类别中的每一个与所述至少一第二视觉特征中的至少一个对应； S160:至少根据所述第一图像对应于所述至少一类别的置信度、所述至少一第一视觉特征以及所述至少一第二视觉特征，确定所述第一图像与所述第二图像的相似度。 本申请实施例所述的确定图像相似度的方法，分别提取第一图像和第二图像对应于不同类别的视觉特征，并结合第一图像归属于不同类别的置信度，确定第一图像和第二图像的相似度，能够避免现有技术中特征使用缺少针对性的问题，提高了确认图像相似度的效率和精确度。 示例性的，在本专利技术的实施例中，所述至少一类别可以包括人、物体、以及风景。当然，还可以包括其他类别，例如:文字，本专利技术的实施例对此不作限定。 在一个可选的实施方式中，如图2所不,上述SlOO中确定第一图像对应于至少一分类的置信度，可以包括: SlOl:提取所述第一图像的至少一分类特征； S102:根据所述至少一分类特征，通过一分类器确定所述第一图像对应于所述至少一分类的置信度。 在本专利技术的实施例中，可以预先通过图像样本，对上述分类器进行训练，例如，可以从互联网上获取一定数量的图像样本，图像样本分为人、物体和风景三类。根据不同的特征提取方法，对图像样本进行分类特征提取，上述分类特征包括但不限于:根据图像样本中检测出的人脸个数提取的特征；根据在图像样本中检测出的人脸区域的面积占所述图像样本面积的比例提取的特征；根据在图像样本中检测出的人脸区域的宽度提取的特征；根据图像样本中检测出的人脸区域的长度提取的特征；根据在图像样本中检测出的人脸区域的中心点坐标提取的特征；根据在图像样本中检测出的显著性区域的面积占所述图像样本面积的比例提取的特征；根据在图像样本中检测出的显著性区域的宽度提取的特征；根据在图像样本中检测出的显著性区域的长度提取的特征；根据在图像样本中检测出的显著性区域的中心点坐标提取的特征；根据图像样本的颜色提取的特征；和/或根据图像样本的纹理提取的特征。 经过训练的分类器，就能够像图像样本那样提取出第一图像的分类特征，输出第一图像分别对应于“人”类别的置信度Cl、对应于“物体”类别的置信度c2和对应于“风景”类别的置信度c3，即:该图像归属于人、物体或风景的概率。 在另一个可选的实施方式中，如图3所示，上述S160中至少根据所述第一图像对应于所述至少一类别的置信度、所述至少一第一视觉特征以及所述至少一第二视觉特征，确定所述第一图像与所述第二图像的相似度，可以包括: S161:根据所述至少一第一视觉特征以及所述至少一第二视觉特征，确定所述第一图像与所述第二图像的距离。 在本专利技术的实施例中，上述至少一第一本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种确定图像相似度的方法，其特征在于，包括：确定第一图像对应于至少一类别的置信度；提取所述第一图像的至少一第一视觉特征，其中，所述至少一类别中的每一个与所述至少一第一视觉特征中的至少一个对应；提取第二图像的至少一第二视觉特征，其中，所述至少一类别中的每一个与所述至少一第二视觉特征中的至少一个对应；至少根据所述第一图像对应于所述至少一类别的置信度、所述至少一第一视觉特征以及所述至少一第二视觉特征，确定所述第一图像与所述第二图像的相似度。

【技术特征摘要】
1.一种确定图像相似度的方法，其特征在于，包括: 确定第一图像对应于至少一类别的置信度； 提取所述第一图像的至少一第一视觉特征，其中，所述至少一类别中的每一个与所述至少一第一视觉特征中的至少一个对应； 提取第二图像的至少一第二视觉特征，其中，所述至少一类别中的每一个与所述至少一第二视觉特征中的至少一个对应； 至少根据所述第一图像对应于所述至少一类别的置信度、所述至少一第一视觉特征以及所述至少一第二视觉特征，确定所述第一图像与所述第二图像的相似度。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定第一图像对应于至少一分类的置信度，包括: 提取所述第一图像的至少一分类特征； 根据所述至少一分类特征，通过一分类器确定所述第一图像对应于所述至少一分类的置信度。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一分类特征包括以下特征中的一种或多种: 根据在所述第一图像中检测出的人脸个数提取的特征； 根据在所述第一图像中检测出的人脸区域的面积占所述第一图像面积的比例提取的特征； 根据在所述第一图像中检测出的人脸区域的宽度提取的特征； 根据在所述第一图像中检测出的人脸区域的长度提取的特征； 根据在所述第一图像中检测出的人脸区域的中心点坐标提取的特征； 根据在所述第一图像中检测出的显著性区域的面积占所述第一图像面积的比例提取的特征； 根据在所述第一图像中检测出的显著性区域的宽度提取的特征； 根据在所述第一图像中检测出的显著性区域的长度提取的特征； 根据在所述第一图像中检测出的显著性区域的中心点坐标提取的特征； 根据所述第一图像的颜色提取的特征； 根据所述第一图像的纹理提取的特征。4.如权利要求1至3中任一所述的方法，其特征在于，所述至少根据所述第一图像对应于所述至少一类别的置信度、所述至少一第一视觉特征以及所述至少一第二视觉特征，确定所述第一图像与所述第二图像的相似度，包括: 根据所述至少一第一视觉特征以及所述至少一第二视觉特征，确定所述第一图像与所述第二图像的距离。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述至少根据所述第一图像对应于所述至少一类别的...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪萌，于魁飞，
申请(专利权)人：北京智谷睿拓技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11