一种图像分类方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种图像分类方法及装置，涉及图像处理技术领域，上述方法包括：对待分类的图像进行特征提取，得到表征图像属于各个分类类型的强烈程度的特征值；根据各个分类类型对应的预设权重系数，对提取到的各个分类类型对应的特征值进行加权计算，得到用于表征图像的图像质量的计算结果；根据计算结果，在各个分类类型中确定图像的分类类型。应用本发明专利技术实施例提供的图像分类方案，能够实现图像分类。分类。分类。

【技术实现步骤摘要】
一种图像分类方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种图像分类方法及装置。

技术介绍

[0002]在一些应用场景中，需要对场景中的图像进行分类，从而基于分类结果进行后续处理。例如，人脸识别场景中，可以对相机抓拍的图像进行分类，根据分类结果决定是否对相机抓拍的图像进行人脸识别，从而提高人脸识别的效率。评价图像的可观赏性的场景中，可以对待评价的图像进行分类，根据分类结果确定可观赏性较高的图像，并向用户推荐可观赏性较高的图像，从而提高用户的观赏体验。因此，需要提供一种图像分类方案，以实现图像分类。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例的目的在于提供一种图像分类方法及装置，以实现图像分类。具体技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种图像分类方法，所述方法包括：对待分类的图像进行特征提取，得到表征所述图像属于各个分类类型的强烈程度的特征值，其中，所述各个分类类型依据图像质量划分得到；根据各个分类类型对应的预设权重系数，对提取到的各个分类类型对应的特征值进行加权计算，得到用于表征所述图像的图像质量的计算结果；根据所述计算结果，在各个分类类型中确定所述图像的分类类型。
[0004]本专利技术的一个实施例中，所述各个分类类型对应的权重系数根据各个分类类型所代表的图像质量确定。
[0005]本专利技术的一个实施例中，所述各个分类类型对应的权重系数按照以下表达式确定：其中，所述i表示按照所代表的图像质量由低到高的顺序排列的各个分类类型的序号，所述k表示分类类型的总数量，所述表示第i个分类类型对应的权重系数。
[0006]本专利技术的一个实施例中，若表征所述图像属于一个分类类型的强烈程度的特征值的数量大于1，所述根据各个分类类型对应的预设权重系数，对提取到的各个分类类型对应的特征值进行加权计算，得到用于表征所述图像的图像质量的计算结果，包括：以每一分类类型对应的权重系数作为该分类类型对应的各个特征值的权重系数，对所有特征值进行加权计算，得到用于表征所述图像的图像质量的计算结果。
[0007]本专利技术的一个实施例中，所述对待分类的图像进行特征提取，得到表征所述图像属于各个分类类型的强烈程度的特征值，包括：对待分类的图像进行卷积变换，得到第一特征图；
对所述第一特征图进行下采样以及残差变换处理，得到第二特征图；对所述第二特征图进行卷积变换，得到第三特征图；对所述第三特征图进行池化处理，得到第四特征图；基于所述第四特征图中每一像素点对应的预设全连接系数，对所述第四特征图进行全连接处理，得到表征所述图像属于各个分类类型的强烈程度的特征值。
[0008]本专利技术的一个实施例中，所述对所述第一特征图进行下采样以及残差变换处理，得到第二特征图，包括：对所述第一特征图进行下采样处理，并对处理后的第一特征图进行残差变换处理，得到第一中间图；对所述第一中间图进行下采样处理，得到第二中间图；对所述第二中间图进行预设数量次残差变换处理，得到第三中间图；对所述第三中间图进行下采样处理，并对处理后的第三中间图进行残差变换处理，得到第二特征图。
[0009]本专利技术的一个实施例中，在所述对提取到的各个分类类型对应的特征值进行加权计算之前，所述方法还包括：对所得到的各个特征值进行归一化处理。
[0010]本专利技术的一个实施例中，所述对所得到的各个特征值进行归一化处理，包括：按照以下表达式对各个特征值进行归一化处理：其中，所述为归一化处理后的第p个特征值，所述为归一化处理前的第p个特征值，所述M为特征值总数量，所述为归一化处理前的第j个特征值，所述e为自然常数。
[0011]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种图像分类装置，所述装置包括：特征提取模块，用于对待分类的图像进行特征提取，得到表征所述图像属于各个分类类型的强烈程度的特征值，其中，所述各个分类类型依据图像质量划分得到；加权计算模块，用于根据各个分类类型对应的预设权重系数，对提取到的各个分类类型对应的特征值进行加权计算，得到用于表征所述图像的图像质量的计算结果；图像分类模块，用于根据所述计算结果，在各个分类类型中确定所述图像的分类类型。
[0012]本专利技术的一个实施例中，所述各个分类类型对应的权重系数根据各个分类类型所代表的图像质量确定。
[0013]本专利技术的一个实施例中，所述各个分类类型对应的权重系数按照以下表达式确定：其中，所述i表示按照所代表的图像质量由低到高的顺序排列的各个分类类型的
序号，所述k表示分类类型的总数量，所述表示第i个分类类型对应的权重系数。
[0014]本专利技术的一个实施例中，若表征所述图像属于一个分类类型的强烈程度的特征值的数量大于1，所述加权计算模块，具体用于：以每一分类类型对应的权重系数作为该分类类型对应的各个特征值的权重系数，对所有特征值进行加权计算，得到用于表征所述图像的图像质量的计算结果。
[0015]本专利技术的一个实施例中，所述特征提取模块，包括：第一处理子模块，用于对待分类的图像进行卷积变换，得到第一特征图；第二处理子模块，用于对所述第一特征图进行下采样以及残差变换处理，得到第二特征图；第三处理子模块，用于对所述第二特征图进行卷积变换，得到第三特征图；第四处理子模块，用于对所述第三特征图进行池化处理，得到第四特征图；第五处理子模块，用于基于所述第四特征图中每一像素点对应的预设全连接系数，对所述第四特征图进行全连接处理，得到表征所述图像属于各个分类类型的强烈程度的特征值。
[0016]本专利技术的一个实施例中，所述第二处理子模块，具体用于：对所述第一特征图进行下采样处理，并对处理后的第一特征图进行残差变换处理，得到第一中间图；对所述第一中间图进行下采样处理，得到第二中间图；对所述第二中间图进行预设数量次残差变换处理，得到第三中间图；对所述第三中间图进行下采样处理，并对处理后的第三中间图进行残差变换处理，得到第二特征图。
[0017]本专利技术的一个实施例中，所述装置还包括：归一化处理模块，用于在对提取到的各个分类类型对应的特征值进行加权计算之前，对所得到的各个特征值进行归一化处理。
[0018]本专利技术的一个实施例中，所述归一化处理模块，具体用于：在对提取到的各个分类类型对应的特征值进行加权计算之前，按照以下表达式对各个特征值进行归一化处理：其中，所述为归一化处理后的第p个特征值，所述为归一化处理前的第p个特征值，所述M为特征值总数量，所述为归一化处理前的第j个特征值，所述e为自然常数。
[0019]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面任一所述的方法步骤。
[0020]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一所述的方法步骤。
[0021]本专利技术实施例本文档来自技高网...

【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，所述方法包括：对待分类的图像进行特征提取，得到表征所述图像属于各个分类类型的强烈程度的特征值，其中，所述各个分类类型依据图像质量划分得到；根据各个分类类型对应的预设权重系数，对提取到的各个分类类型对应的特征值进行加权计算，得到用于表征所述图像的图像质量的计算结果；根据所述计算结果，在各个分类类型中确定所述图像的分类类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各个分类类型对应的权重系数根据各个分类类型所代表的图像质量确定。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述各个分类类型对应的权重系数按照以下表达式确定：其中，所述i表示按照所代表的图像质量由低到高的顺序排列的各个分类类型的序号，所述k表示分类类型的总数量，所述表示第i个分类类型对应的权重系数。4.根据权利要求1
‑
3中任一项所述的方法，其特征在于，若表征所述图像属于一个分类类型的强烈程度的特征值的数量大于1，所述根据各个分类类型对应的预设权重系数，对提取到的各个分类类型对应的特征值进行加权计算，得到用于表征所述图像的图像质量的计算结果，包括：以每一分类类型对应的权重系数作为该分类类型对应的各个特征值的权重系数，对所有特征值进行加权计算，得到用于表征所述图像的图像质量的计算结果。5.根据权利要求1
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3中任一项所述的方法，其特征在于，所述对待分类的图像进行特征提取，得到表征所述图像属于各个分类类型的强烈程度的特征值，包括：对待分类的图像进行卷积变换，得到第一特征图；对所述第一特征图进行下采样以及残差变换处理，得到第二特征图；对所述第二特征图进行卷积变换，得到第三特征图；对所述第三特征图进行池化处理，得到第四特征图；基于所述第四特征图中每一像素点对应的预设全连接系数，对所述第四特征图进行全连接处理，得到表征所述图像属于各个分类类型的强烈程度的特征值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述第一特征图进行下采样以及残差变换处理，得到第二特征图，包括：对所述第一特征图进行下采样处理，并对处理后的第一特征图进行残差变换处理，得到第一中间图；对所述第一中间图进行下采样处理，得到第二中间图；对所述第二中间图进行预设数量次残差变换处理，得到第三中间图；对所述第三中间图进行下采样处理，并对处理后的第三中间图进行残差变换处理，得到第二特征图。7.根据权利要求1
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3中任一项所述的方法，其特征在于，在所述对提取到的各个分类类型对应的特征值进行加权计算之前，所述方法还包括：
对所得到的各个特征值进行归一化处理。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所得到的各个特征值进行归一化处理，包括：按照以下表达式对各个特征值进行归一化处理：其中，所述为归一化处理后的第p个特征值，所述为归一化处理前的第p个特征值，所述M为特征值总数量，所述为归一化处理前的第j个特征值，所述e为自然常数。9.一种图像分类装置，其特征在于，所述装置包括：特征提取模块，用于对待分类的图像进行特征提取，得到表征所述图像属于各个分类类型的强烈程度的特征值，其中，所述各个分类类型依据图像质量划分得到；加权计算模块，用于根据各个分类类型对应的预设权重系...

【专利技术属性】
技术研发人员：于永军，周晓，
申请(专利权)人：合肥英特灵达信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：