[發明專利]圖片處理方法和裝置、用于圖片處理的裝置有效
| 申請號: | 201710737273.8 | 申請日: | 2017-08-24 |
| 公開(公告)號: | CN107665238B | 公開(公告)日: | 2021-10-22 |
| 發明(設計)人: | 李麗;蘇宏義;馬龍;詹振;徐露露;郭紅廣 | 申請(專利權)人: | 北京搜狗科技發展有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/583 | 分類號: | G06F16/583;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319 | 代理人: | 莎日娜 |
| 地址: | 100084 北京市海淀區中關*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 圖片 處理 方法 裝置 用于 | ||
1.一種圖片處理方法,其特征在于,包括:
接收用戶輸入的圖片;
從所述圖片中獲取第一圖像;所述第一圖像與所述圖片包含的至少一個對象相應;
將所述第一圖像與模板搭配圖片中的第二圖像進行匹配,得到所述圖片對應的目標模板搭配圖片;其中,所述第二圖像與所述模板搭配圖片包含的至少一個對象相應;依據圖像特征的相似度進行所述匹配;所述模板搭配圖片包括:具有搭配關系的至少兩個對象;所述至少兩個對象包括:第一對象和第二對象,所述第一對象與所述第一圖像對應的對象相匹配;
輸出所述目標模板搭配圖片的信息;所述信息包括:商品信息,所述商品信息包括:購買鏈接信息、或者標題信息、商品描述信息、商品細節信息、商品評價信息。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述第一圖像與模板搭配圖片中的第二圖像進行匹配,包括:
確定所述第一圖像對應的第一特征向量與模板搭配圖片中第二圖像對應的第二特征向量之間的相似度;
依據所述相似度,得到所述圖片對應的目標模板搭配圖片。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述從所述圖片中獲取第一圖像,包括:
對所述圖片進行識別,得到所述圖片包含的對象;
依據所述圖片包含的對象,得到所述第一圖像;所述第一圖像對應有至少一個所述圖片包含的對象。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述依據所述圖片包含的對象,得到所述第一圖像,包括:
依據用戶的選擇操作,確定所述第一圖像對應的對象;或者
依據用戶在預設時間段內的歷史行為,確定所述第一圖像對應的對象。
5.根據權利要求1至4中任一所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
預先獲取模板搭配圖片;
對所述模板搭配圖片進行識別,得到所述模板搭配圖片包含的對象;
依據所述模板搭配圖片包含的對象,得到所述第二圖像;所述第二圖像對應有至少一個所述圖片包含的對象。
6.根據權利要求1至4中任一所述的方法,其特征在于,當所述第一圖像對應一個所述圖片包含的對象時,所述目標模板搭配圖片中包括:與至少一個所述第一圖像相匹配的第二圖像;
當所述第一圖像對應至少兩個所述圖片包含的對象時,所述目標模板搭配圖片中包括:與所述第一圖像中至少一個所述圖片包含的對象相匹配的第二圖像。
7.根據權利要求1至4中任一所述的方法,其特征在于,所述目標模板搭配圖片的信息包括如下信息中的至少一種:所述目標模板搭配圖片、所述目標模板搭配圖片的特征信息、以及所述目標模板搭配圖片所包含對象的信息。
8.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述第一特征向量和/或所述第二特征向量為依據對象分類模型得到。
9.根據權利要求8所述的方法,其特征在于,所述對象分類模型包括:多標簽分類模型,所述多標簽分類模型為依據多個對象標簽對應的圖片樣本訓練得到;或者
所述對象分類模型包括:三重損失模型,所述三重損失模型為利用所述多標簽分類模型和三重損失函數得到。
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