[發明專利]一種圖像數據的增廣方法

在審

• 申請號: 201810438780.6
• 申請日: 2018-05-09
• 公開（公告）號: CN108830294A
• 公開（公告）日: 2018-11-16
• 發明（設計）人: 羅培元
• 申請（專利權）人: 四川斐訊信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海碩力知識產權代理事務所(普通合伙) 31251
• 代理人: 郭桂峰

1.一種圖像數據的增廣方法，其特征在于，包括步驟：

S1000獲取待篩選圖像集的類別信息對應的圖像數據；

S2000根據預設篩選策略和所述類別信息對應的樣本圖像，識別所述圖像數據；

S3000根據識別結果將所述圖像數據進行歸類得到圖像數據集；所述預設篩選策略包括相似度篩選，哈希值篩選和關鍵字篩選中的任意一種或者多種；

S4000對所述圖像數據集進行對抗訓練得到樣本數據集。

2.根據權利要求1所述的圖像數據的增廣方法，其特征在于，所述步驟S2000包括步驟：

S2100計算當前圖像數據與所述樣本圖像之間的漢明距離；

S2200根據所述漢明距離，判斷所述當前圖像數據與樣本圖像之間的相似度是否達到預設相似度閾值；若是，執行步驟S2300；

S2300根據所述樣本圖像對應的類別信息標記所述當前圖像數據；

S2400切換下一當前圖像數據執行步驟S2100-S2400，直至所有圖像數據識別標記完成。

3.根據權利要求2所述的圖像數據的增廣方法，其特征在于，所述步驟S2100包括步驟：

S2110縮小所述當前圖像數據的尺寸；

S2111將縮小尺寸后的當前圖像數據進行灰度處理；

S2112將縮小尺寸并灰度處理后的當前圖像數據等量分割為若干個圖像塊；

S2113計算所有圖像塊的灰度平均值；

S2114將每個圖像塊的灰度值與所述灰度平均值進行比較，得到所述當前圖像數據的比較結果；

S2115根據所述當前圖像數據的比較結果與所述樣本圖像的比較結果，計算得到所述當前圖像數據與所述樣本圖像之間的漢明距離。

4.根據權利要求2所述的圖像數據的增廣方法，其特征在于，所述步驟S2100還包括步驟：

S2120將所述當前圖像數據進行灰度處理，獲取各個像素點的灰度值；

S2121判斷當前像素點的灰度值與目標像素點之間的灰度差值是否達到預設灰度差值；所述目標像素點為與以所述當前像素點為圓心，以預設長度為半徑生成的圓周上的像素點；若是，執行步驟S2122；

S2122統計所述灰度差值大于所述預設灰度差值的像素點的數量，判斷所述數量是否達到預設數目；若是，執行步驟S2123；

S2123確定所述當前像素點為特征點；

S2124根據所述當前圖像數據的特征點與所述樣本圖像的特征點，計算得到所述當前圖像數據與所述樣本圖像之間的漢明距離。

5.根據權利要求1所述的圖像數據的增廣方法，其特征在于，所述步驟S2000還包括步驟：

S2600獲取各個圖像數據的關鍵字；所述關鍵字包括圖像名稱，圖片內容圖片時間中的任意一種或者多種；

S2700將每個圖像數據的關鍵字與所述樣本圖像的關鍵字進行匹配得到識別結果。

6.根據權利要求1所述的圖像數據的增廣方法，其特征在于，所述步驟S2000還包括步驟：

S2800獲取各個圖像數據的哈希值；

S2900將每個圖像數據的哈希值與所述樣本圖像的哈希值進行匹配得到識別結果。

7.根據權利要求1-6任一項所述的圖像數據的增廣方法，其特征在于，所述S3000包括還包括步驟：

S3100根據所有識別結果篩選出噪聲圖像，獲取所述噪聲圖像的哈希值；

S3200根據所述噪聲圖像的哈希值和各個圖像數據的哈希值，對所有圖像數據進行的聚類，根據聚類結果得到噪聲圖像集；

S3300選取所述噪聲圖像集中的若干個圖像數據，驗證是否是噪聲圖像，統計驗證結果得到對應的驗證準確率；

S3400判斷所述驗證準確率是否低于預設驗證準確率；若是，執行步驟S3500；否則，執行步驟S3600；

S3500刪除所述噪聲圖像集，并根據所述識別結果將各個圖像數據分配至對應的圖像數據集中；

S3600調整所述預設篩選策略中的預設條件，根據調整后的預設篩選策略重新進行識別。