图像识别方法和装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种图像识别方法和装置、存储介质和电子设备，其中，所述方法包括：通过预设的映射算法，将所述目标视觉特征映射至词嵌入空间，以获取所述待处理图像的视觉文本特征；基于所述视觉文本特征和所述目标视觉特征，生成用于表征所述待处理图像中的物体种类的目标标签；所述映射算法是基于第一图像样本的标签文本特征与所述第一图像样本的视觉文本特征预先建立的映射算法。本公开可以提升图像识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法和装置、存储介质和电子设备
本公开涉及图像识别领域，具体地，涉及一种图像识别方法和装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
随着互联网的飞速发展、图像数据的飞速增长以及深度学习在计算机视觉领域的蓬勃发展，人们对图像内容的机器自动化理解需求日益增长，尤其是针对图像中对象的自动化识别需求也日益增多。图像识别技术是应这一需求而产生的一项技术，图像识别技术可以通过对图像的特征进行提取、分析而得到图像中的对象的相关信息，目前已经可以运用在安全检查、身份核验、移动支付、商品识别、物品查找等各种生活场景中，极大地提升了人们的生活便利程度。但是，目前的图像识别技术的精度尚不够高，存在误识别的问题。
技术实现思路
提供该
技术实现思路
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该
技术实现思路
部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。第一方面，本公开提供一种图像识别方法，包括：获取待处理图像的目标视觉特征；通过预设的映射算法，将所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待处理图像的目标视觉特征；/n通过预设的映射算法，将所述目标视觉特征映射至词嵌入空间，以获取所述待处理图像的视觉文本特征；/n基于所述视觉文本特征和所述目标视觉特征，生成用于表征所述待处理图像中的物体种类的目标标签；/n所述映射算法是基于第一图像样本的标签文本特征与所述第一图像样本的视觉文本特征预先建立的映射算法。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待处理图像的目标视觉特征；
通过预设的映射算法，将所述目标视觉特征映射至词嵌入空间，以获取所述待处理图像的视觉文本特征；
基于所述视觉文本特征和所述目标视觉特征，生成用于表征所述待处理图像中的物体种类的目标标签；
所述映射算法是基于第一图像样本的标签文本特征与所述第一图像样本的视觉文本特征预先建立的映射算法。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标文本特征和所述目标视觉特征，生成用于表征所述待处理图像中的物体种类的目标标签，包括：
确定所述视觉文本特征与多个所述标签文本特征的特征相似度；
基于所述目标视觉特征通过分类器生成所述待处理图像中的物体在各种类之间的概率分布，所述分类器是基于第二图像样本训练得到的；
基于所述特征相似度，对所述概率分布进行加权处理，得到所述目标标签。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分类器的训练包括：
获取所述第二图像样本的目标视觉特征以及视觉文本特征；
将所述目标视觉特征输入所述分类器中，得到所述分类器输出的概率分布；
根据所述第二图像样本的视觉文本特征与所述标签文本特征之间的特征相似度，对所述分类器输出的概率分布进行加权处理，得到所述图像样本的预测标签；
根据所述图像样本的真实标签与所述预测标签计算损失值，并根据所述损失值更新所述分类器的参数。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述视觉文本特征与多个所述标签文本特征的特征相似度，包括：
计算所述目标文本特征与所述多个所述标签文本特征组成的文本特征矩阵之间的特征相似度矩阵；
所述基于所述特征相似度，对所述概率分布进行加权处理，包括：
将所述概率分布与所述特征相似度矩阵点乘，并将获得的目标概率分布作为所述目标标签。

【专利技术属性】
技术研发人员：刘瑾莱，文彬，王长虎，
申请(专利权)人：北京有竹居网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11