【技术实现步骤摘要】
一种提高图像相似度对比准确率的方法及装置
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种提高图像相似度对比准确率的方法及装置。
技术介绍
[0002]两个图像是否属于同一种物品，是通过比较两个图像的特征，用图像之间的相似度来确定这两张图像是否是同一个人物或者同一种类的物品。在过去通常是通过像素来比对，现在的图像对比技术已经发展到使用图像的特征向量来实现。
[0003]现有的图像相似度对比是通过神经网络提取图片的特征向量，再通过特征向量相似度计算公式来计算两个特征向量之间的相似度。但是上述方法是全图提取特征，会有大块色块的非关键特征区域被神经网络一同计算进了特征向量中，这些非关键特征，其实就是噪声，这种噪声是会影响图像相似度对比的准确率的。
技术实现思路
[0004]本申请提供了一种提高图像相似度对比准确率的方法及装置，以解决现有图像相似度对比准确率不高的问题。
[0005]第一方面，为实现上述目的，本申请提供了一种提高图像相似度对比准确率的方法，所述方法包括：
[0006]获取第一...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种提高图像相似度对比准确率的方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一图像与第二图像，分别对所述第一图像与所述第二图像进行切分获取对应的第一图集与第二图集，其中对所述第一图像和所述第二图像采取同样的切分方式进行切分，所述第一图集与所述第二图集中为切分后的图像区域；分别提取所述第一图集与所述第二图集内图像区域对应特征向量获取第一特征向量集和第二特征向量集；根据所述第一特征向量集和所述第二特征向量集内的特征向量计算获取距离集合；根据所述距离集合获取全图的对比相似度。2.根据权利要求1所述的提高图像相似度对比准确率的方法，其特征在于，对所述第一图像和所述第二图像采取同样的切分方式进行切分，所述切分方式包括：最短边1/n切分或\和聚类轮廓切分。3.根据权利要求1所述的提高图像相似度对比准确率的方法，其特征在于，所述分别提取所述第一图集与所述第二图集内图像区域对应特征向量获取第一特征向量集和第二特征向量集，包括：使用神经网络图像识别库分别识别出图像区域对应的特征向量。4.根据权利要求1所述的提高图像相似度对比准确率的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征向量集和所述第二特征向量集内的特征向量进行计算获取距离集合，包括：对第一特征向量集中的每个特征向量与第二特征向量集中的每个特征向量进行欧氏距离计算获取距离集合。距离的数量取决于第一图集中图像区域的个数。5.根据权利要求4所述的提高图像相似度对比准确率的方法，其特征在于，所述根据所述距离集合获取全图的对比相似度，包括：通过对距离集合求和...
【专利技术属性】
技术研发人员：欧锦华，李晓鹏，王志广，
申请(专利权)人：广州启生信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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