【技术实现步骤摘要】
对象识别方法及电子设备
[0001]本申请涉及信息识别
，特别是涉及对象识别方法及电子设备。
技术介绍
[0002]在商品对象信息系统中，在很多应用场景中都存在对同款或者相似款商品进行识别的需求。例如，在向用户进行商品推荐时，需要从商品库中识别出与用户历史浏览过的商品相似的商品进行推荐。或者，在一些将多个商品进行聚合展示的页面(例如，活动会场页等等)中，可能会需要将同款或者相似款的商品进行打散之后进行展示，避免同款或相似款的商品过于聚集，此时，也需要从待展示的商品集合中识别出属于同款或者相似款的商品，然后再根据识别结果进行打散处理，等等。
[0003]在对同款或者相似款商品进行识别时，现有技术中的方案通常是基于商品的图片或者文本进行相似性对比。也即，可以通过将两个商品的商品图进行对比，判断两者是否为同款或相似款；或者，通过将两个商品的标题等文本信息进行对比，判断两者是否为同款或相似款。但是图像有可能存在非主图或者主体目标不明显等情况，文本也存在类似属性信息不准确(例如，商家发布商品时，可能存在商品文本信息漏填、...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种对象识别方法，其特征在于，包括：确定待识别的目标对象组，所述目标对象组中包括至少两个待识别的目标对象，所述目标对象关联有文本信息以及图像信息；将所述目标对象组中各目标对象的文本信息以及图像信息输入到目标模型中进行识别处理，得到对象识别结果；其中，所述目标模型用于，分别将各目标对象的文本特征与图像特征进行融合处理，并根据得到的各目标对象的图文交叉特征，判断各目标对象在目标属性上是否存在共性；所述目标模型中包括多模态特征融合模型，用于在执行对文本特征以及图像特征是否匹配进行判断的任务的过程中，对所述文本特征与图像特征进行融合处理，以得到所述图文交叉特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标模型包括特征生成模型以及判别模型，所述特征生成模型中包括特征提取模型，以及多模态特征融合模型；所述特征提取模型用于：分别对各目标对象进行文本特征提取以及图像特征提取；所述多模态特征融合模型用于：将文本特征与图像特征进行融合，输出各目标对象的图文交叉特征；所述判别模型用于根据各目标对象的图文交叉特征判断各目标对象在目标属性上是否存在共性。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标模型是通过将特征生成模型以及判别模型进行组合而成的成套模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在对所述目标模型进行训练之前，还包括：对所述特征生成模型进行训练，并根据训练结果获得所述特征生成模型中的参数学习结果；将所述参数学习结果作为对所述目标模型进行训练时的参数初始值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：提供关于目标对象在目标属性上是否存在共性的识别结果，并接收关于所述识别结果准确性的用户反馈信息，根据所述用户反馈信息对所述目标模型进行迭代训练。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括商品对象；所述确定各对象在目标属性上是否存在共性，包括：确定同一商品对象组中的各商品对象是否属于同款或相似款商品对象。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述商品对象组中包括的至少两个商品对象对应相同的类目；所述目标模型包括对应不同类目的多个不同目标模型；所述将所述目标对象组中各目标对象的文本信息以及图像信息输入到目标模型中进行处理，包括：根据所述目标商品对象组中各商品对象所属的目标类目，将所述各商品对象的文本信息以及图像信息输入到所述目标类目对应的目标模型中进行处理。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定待识别的目标对象组，包括：在根据用户历史浏览过的商品对象进行商品对象推荐时，将该历史浏览过的商品对象与商品对象库中的其他数据对象组成多个目标商品对象组。9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定待识别的目标对象组，包括：在接...
【专利技术属性】
技术研发人员：章宦记，孙可嘉，李彤，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：
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