图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取待处理图像；通过预先训练的特征提取模型对所述待处理图像进行处理得到至少两个分支的分支特征，并将所述分支对应的部分特征进行拼接得到目标特征；计算所述待处理图像的目标特征与历史图像的图像特征的相似度；根据所述相似度对所述待处理图像进行分类。采用本方法能够对待处理图像进行分类。像进行分类。像进行分类。

【技术实现步骤摘要】
图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及人工智能图像
，特别是涉及一种背景相似度分析方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着人们经济水平的提高以及消费观念的改变，利用在线贷款，信用卡等提前消费的方式如今已变得十分常见，因此许多公司都开展了相关的在线金融服务。
[0003]在线贷款只需要贷款者提供相应的身份信息及上传当前照片即可获得贷款资格，因此有许多不法分子利用在线贷款的便利，通过集体大量申请贷款的方式将贷来的钱款以更高的价格贷出或进行非法集资或进行恶意贷款即只贷不还等等，上述无论哪种情况，都会对公司产生一定的经济损失。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够对图像进行分类的图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种图像分类方法，所述图像分类方法包括：
[0006]获取待处理图像；
[0007]通过预先训练的特征提取模型对所述待处理图像进行处理得到至少两个分支的分支特征，并将所述分支特征进行拼接得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像分类方法，其特征在于，所述图像分类方法包括：获取待处理图像；通过预先训练的特征提取模型对所述待处理图像进行处理得到至少两个分支的分支特征，并将所述分支特征进行拼接得到目标特征；计算所述待处理图像的目标特征与历史图像的图像特征的相似度；根据所述相似度对所述待处理图像进行分类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预先训练的特征提取模型得到至少两个分支，包括：通过预先训练的特征提取模型的整体特征提取网络提取所述待处理图像的整体特征；通过预先训练的特征提取模型的至少一个部分特征提取分支从所述整体特征中选择部分特征，作为对应分支的分支特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述待处理图像的目标特征与历史图像的图像特征的相似度，包括：计算所述待处理图像的目标特征与所述历史图像的图像特征的余弦相似度，作为所述待处理图像的目标特征与所述历史图像的图像特征之间的相似度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像分类方法还包括：获取样本图像，所述样本图像携带有分类标签；将所述样本图像输入至初始模型中得到待处理特征；根据所述分类标签以及所述待处理特征计算得到目标损失函数；根据所述目标损失函数对所述初始模型进行优化以得到所述特征提取模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述分类标签以及所述待处理特征计算得到目标损失函数，包括：对所述待处理特征进行分割，得到至少两个所述分支对应的部分样本特征；根据所述样本标签与所述待处理特征计算得到第一损失函数；分别根据所述样本标签与每一...

【专利技术属性】
技术研发人员：茅天奇，丁拥科，
申请(专利权)人：众安在线财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：