基于图像识别的物体相似度判定方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于图像识别的物体相似度判定方法和装置，其中，方法包括：接收输入的查询图像；根据查询图像检索获得结果图像；获取查询图像和结果图像之间的第一相似度和第二相似度；根据第一相似度和第二相似度判定查询图像中的物体与结果图像中的物体是否为相同或相近物体。本申请实施例的基于图像识别的物体相似度判定方法和装置，通过获取查询图像和结果图像之间的第一相似度和第二相似度，根据第一相似度和第二相似度两个维度来综合判定查询图像中的物体与结果图像中的物体是否为相同或相近物体，能够快速、准确地确定查询图像中的物体与结果图像中的物体为相同或相近物体，提升识别效率，提高识别准确率。

Method and device for judging similarity degree of objects based on image recognition

The invention discloses a method and apparatus includes a determination, object similarity based on image recognition including: receiving the input query image; according to the results of image query image retrieval; image acquisition and image query results between the first and second similarity similarity degree; similarity and similarity based on the first second query objects and results in images the image of the object is the same or similar objects. The embodiment of the invention is the object similarity based on image recognition method and device, through access between the query image and the images of the first second results of similarity and similarity, according to the two dimensions of the first and second similarity to determine the similarity of query objects and results in images of objects in the image are the same or similar objects, can quickly and to accurately determine the query object and results in images of objects in the image are the same or similar objects, improve the recognition efficiency, improves the recognition accuracy.

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别的物体相似度判定方法和装置
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种基于图像识别的物体相似度判定方法和装置。
技术介绍
图像搜索是用户获取信息的重要手段。用户可以直接上传图片，搜索内容相同或相似的图片。尤其是在电商应用场景中，可以有效地帮助用户在海量的商品中找到自己感兴趣却又无法用文字准确描述的商品。目前，在获得搜索结果之后，用户需要从众多的搜索结果中逐个查看并确认是否是自己所需的同款商品，并挑选出更感兴趣的商品。但是，通过上述方式耗费大量时间成本，用户使用体验差。因此，亟需一种能够快速识别出用户所需的同款商品的方法。申请内容本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请的一个目的在于提出一种基于图像识别的物体相似度判定方法，能够快速、准确地确定查询图像中的物体与结果图像中的物体为相同或相近物体，提升识别效率，提高识别准确率。本申请的第二个目的在于提出一种基于图像识别的物体相似度判定装置。本申请的第三个目的在于提出一种基于图像识别的信息推送系统。为了实现上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种基于图像识别的物体相似度判定方法，包括：接收输入的查询图像；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像识别的物体相似度判定方法，其特征在于，包括以下步骤：接收输入的查询图像；根据所述查询图像检索获得结果图像；获取所述查询图像和所述结果图像之间的第一相似度和第二相似度，其中，所述第一相似度包括图像整体特征相似度，所述第二相似度包括图像局部特征相似度；根据所述第一相似度和所述第二相似度判定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体是否为相同或相近物体。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的物体相似度判定方法，其特征在于，包括以下步骤：接收输入的查询图像；根据所述查询图像检索获得结果图像；获取所述查询图像和所述结果图像之间的第一相似度和第二相似度，其中，所述第一相似度包括图像整体特征相似度，所述第二相似度包括图像局部特征相似度；根据所述第一相似度和所述第二相似度判定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体是否为相同或相近物体。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述查询图像和所述结果图像之间的第一相似度和第二相似度，包括：提取所述查询图像的第一图像特征和第二图像特征；提取所述结果图像的第三图像特征和第四图像特征；根据所述第一图像特征和所述第三图像特征获取所述第一相似度，其中，所述第一图像特征和所述第三图像特征为基于卷积神经网络CNN提取的图像整体特征；根据所述第二图像特征和所述第四图像特征获取所述第二相似度，其中，所述第二图像特征和所述第四图像特征为基于SIFT算法提取的图像局部特征。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一图像特征和所述第三图像特征获取所述第一相似度，包括：基于线性变换矩阵对所述第一图像特征和所述第三图像特征进行线性变换，其中，所述线性变换矩阵为根据相同或相近物体的图像样本统计获得的；计算线性变换后的第一图像特征和线性变换后的第三图像特征之间的距离，以获取所述第一相似度。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一相似度和所述第二相似度判定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体是否为相同或相近物体，包括：将所述第一相似度分别与第一预设阈值、第二预设阈值、第三预设阈值和第四预设阈值进行比较，获取第一比较结果，其中，所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值，所述第二预设阈值大于所述第三预设阈值，所述第三预设阈值大于所述第四预设阈值；将所述第二相似度分别与第五预设阈值、第六预设阈值、第七预设阈值和第八预设阈值进行比较，获取第二比较结果，其中，所述第五预设阈值大于所述第六预设阈值，所述第六预设阈值大于所述第七预设阈值，所述第七预设阈值大于所述第八预设阈值；根据所述第一比较结果和所述第二比较结果判定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体是否为相同或相近物体。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一比较结果和所述第二比较结果判定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体是否为相同或相近物体，包括：判断所述第二相似度是否大于所述第五预设阈值；如果所述第二相似度大于所述第五预设阈值，则确定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体为相同或相近物体。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：如果所述第二相似度小于所述第五预设阈值，则进一步判断所述第二相似度是否大于所述第六预设阈值，且所述第一相似度是否小于所述第一预设阈值；如果所述第二相似度大于所述第六预设阈值，且所述第一相似度小于所述第一预设阈值，则确定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体为相同或相近物体。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：如果所述第二相似度小于所述第六预设阈值，则进一步判断所述第二相似度是否大于所述第七预设阈值，且所述第一相似度是否小于所述第二预设阈值；如果所述第二相似度大于所述第七预设阈值，且所述第一相似度小于所述第二预设阈值，则确定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体为相同或相近物体。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：如果所述第二相似度小于所述第七预设阈值，则进一步判断所述第二相似度是否大于所述第八预设阈值，且所述第一相似度是否小于所述第三预设阈值；如果所述第二相似度大于所述第八预设阈值，且所述第一相似度小于所述第三预设阈值，则确定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体为相同或相近物体。9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：如果所述第二相似度小于所述第八预设阈值，则进一步判断所述第一相似度是否小于所述第四预设阈值；如果所述第一相似度小于所述第四预设阈值，则确定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体为相同或相近物体；否则，确定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体为非相同或非相近物体。10.一种基于图像识别的物体相似度判定装置，其特征在于，包括：接收模块，用于接收输入的查询图像；检索模块，用于根据所述查询图像检索获得结果图像；获取模块，用于获取所述查询图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：王健，郑赟，潘攀，华先胜，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY