[發明專利]圖像識別方法、裝置、存儲介質及計算機設備在審

申請號：	201810467783.2	申請日：	2018-05-16
公開（公告）號：	CN108665457A	公開（公告）日：	2018-10-16
發明（設計）人：	孫星;張毅;蔣忻洋;郭曉威;周旋;常佳	申請（專利權）人：	騰訊科技（深圳）有限公司
主分類號：	G06T7/00	分類號：	G06T7/00;G06K9/62
代理公司：	廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224	代理人：	何平;鄧云鵬
地址：	518000 廣東省深圳***	國省代碼：	廣東;44
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摘要：
搜索關鍵詞：	圖像特征圖像機器學習模型計算機設備預處理圖像存儲介質圖像識別子模型預處理預定分類申請概率
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【說明書】：

本申請涉及一種圖像識別方法、裝置、存儲介質及計算機設備，方法包括：獲取待識別圖像；對待識別圖像進行預處理，獲得預處理圖像；通過預定機器學習模型中的第一子模型獲得待識別圖像對應的第一圖像特征，并通過所述預定機器學習模型中的第二子模型獲得預處理圖像對應的第二圖像特征；根據第一圖像特征和第二圖像特征，確定待識別圖像屬于預定分類類別的第一概率。可見，本申請提供的方案能夠提升識別的效率和準確性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種圖像識別方法、裝置、計算機可讀存儲介質及計算機設備。

背景技術

眾所周知，通過識別圖像承載的信息所反映的特征，可以對圖像進行分類，即在若干個預定分類類別中，確定圖像所屬的分類類別。以眼底圖像為例，其可以用于反映糖尿病視網膜病變的病情，據此，對于任一眼底圖像，可以在正常、溫和非增值性病變、中度非增值性病變、重度非增值性病變、以及增值性病變這五個預定分類類別中，確定該眼底圖像所屬的分類類別。

傳統方式中，主要是由人工對圖像進行判讀，進而確定圖像所屬的分類類別。例如，醫生通過其肉眼觀察眼底圖像，并根據經驗確定該眼底圖像屬于正常、溫和非增值性病變(Mild NPDR)、中度非增值性病變(Moderate NPDR)、重度非增值性病變(Severe NPDR)、以及增值性病變(PDR)中的哪一類。然而，人工判讀的方式，其識別效率及準確性均較為低下。

發明內容

基于此，有必要針對傳統方式中識別效率及準確率低下的技術問題，提供一種圖像識別方法、裝置、計算機可讀存儲介質及計算機設備。

一種圖像識別方法，包括：

獲取待識別圖像；

對所述待識別圖像進行預處理，獲得預處理圖像；

通過預定機器學習模型中的第一子模型獲得所述待識別圖像對應的第一圖像特征，并通過所述預定機器學習模型中的第二子模型獲得所述預處理圖像對應的第二圖像特征；

根據所述第一圖像特征和所述第二圖像特征，確定所述待識別圖像屬于預定分類類別的第一概率。

一種圖像識別裝置，包括：

待識別圖像獲取模塊，用于獲取待識別圖像；

預處理圖像獲取模塊，用于對所述待識別圖像進行預處理，獲得預處理圖像；

圖像特征獲取模塊，用于通過預定機器學習模型中的第一子模型獲得所述待識別圖像對應的第一圖像特征，并通過所述預定機器學習模型中的第二子模型獲得所述預處理圖像對應的第二圖像特征；

預測概率確定模塊，用于根據所述第一圖像特征和所述第二圖像特征，確定所述待識別圖像屬于預定分類類別的第一概率。