[發(fā)明專利]圖片處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201811549920.3 | 申請(qǐng)日: | 2018-12-18 |
| 公開(公告)號(hào): | CN111340051A | 公開(公告)日: | 2020-06-26 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 劉達(dá) | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06K9/54 | 分類號(hào): | G06K9/54;G06K9/46;G06F16/583;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京同立鈞成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205 | 代理人: | 張曉霞;劉芳 |
| 地址: | 100086 *** | 國(guó)省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 圖片 處理 方法 裝置 存儲(chǔ) 介質(zhì) | ||
1.一種圖片處理方法,其特征在于,包括:
對(duì)待檢測(cè)圖片進(jìn)行預(yù)處理,獲得處理后的圖片;
從所述處理后的圖片中,分別提取圖像特征信息和文本特征信息;
根據(jù)所述圖像特征信息和所述文本特征信息,確定所述待檢測(cè)圖片的類型,其中,所述圖片的類型包括正常圖片或異常圖片。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述圖像特征信息和所述文本特征信息,確定所述待檢測(cè)圖片的類型,包括:
對(duì)所述圖像特征信息和所述文本特征信息進(jìn)行拼接處理,獲得拼接特征信息;
對(duì)所述拼接特征信息進(jìn)行流形數(shù)據(jù)的降維處理,獲得所述拼接特征信息的嵌入特征;
根據(jù)所述拼接特征信息的嵌入特征和預(yù)先確定的超球,確定所述待檢測(cè)圖片的類型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述拼接特征信息的嵌入特征和預(yù)先確定的超球,確定所述待檢測(cè)圖片的類型,包括:
判斷所述嵌入特征是否處于所述超球內(nèi);
若所述嵌入特征處于所述超球內(nèi),則確定所述待檢測(cè)圖片為異常圖片;
若所述嵌入特征不處于所述超球內(nèi),則確定所述待檢測(cè)圖片為正常圖片。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述拼接特征信息的嵌入特征和預(yù)先確定的超球,確定所述待檢測(cè)圖片的類型之前,所述方法還包括:
獲取多個(gè)樣本圖片;
分別提取所述多個(gè)樣本圖片中每個(gè)樣本圖片的映射特征;
對(duì)各個(gè)所述映射特征進(jìn)行數(shù)據(jù)描述,得到所述超球。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述對(duì)各個(gè)所述映射特征進(jìn)行數(shù)據(jù)描述,得到所述超球,包括:
通過支持向量數(shù)據(jù)描述SVDD算法對(duì)各個(gè)所述映射特征進(jìn)行數(shù)據(jù)描述,得到所述超球。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,從所述處理后的圖片中,提取圖像特征信息,包括:
通過多級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN,從所述處理后的圖片中,提取圖像特征信息。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,所述通過多級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN,從所述處理后的圖片中,提取圖像特征信息,包括:
將所述處理后的圖片輸入至第一級(jí)CNN網(wǎng)絡(luò)中,得到與所述處理后的圖片對(duì)應(yīng)的第一映射圖像以及所述處理后的圖片中目標(biāo)圖像的第一區(qū)域框坐標(biāo);
將所述第一映射圖像和所述第一區(qū)域框坐標(biāo)輸入至第二級(jí)CNN網(wǎng)絡(luò)中,得到與所述處理后的圖片對(duì)應(yīng)的第二映射圖像以及所述處理后的圖片中目標(biāo)圖像的第二區(qū)域框坐標(biāo);
將所述第二映射圖像和所述第二區(qū)域框坐標(biāo)輸入至第三級(jí)CNN網(wǎng)絡(luò)中,得到所述圖像特征信息。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,從所述處理后的圖片中,提取文本特征信息,包括:
通過多級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN,從所述處理后的圖片中,提取所述文本特征信息。
9.根據(jù)權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,所述對(duì)待檢測(cè)圖片進(jìn)行預(yù)處理,獲得處理后的圖片,包括:
對(duì)所述待檢測(cè)圖片進(jìn)行圖像金字塔處理,獲得所述處理后的圖片。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法,其特征在于,所述對(duì)所述待檢測(cè)圖片進(jìn)行圖像金字塔處理,獲得所述處理后的圖片之前,所述方法還包括:
對(duì)所述待檢測(cè)圖片進(jìn)行圖像顏色矯正處理,獲得矯正后的圖片;
所述對(duì)所述待檢測(cè)圖片進(jìn)行圖像金字塔處理,獲得所述處理后的圖片,包括:
對(duì)所述矯正后的圖片進(jìn)行圖像金字塔處理,獲得所述處理后的圖片。
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G06K9-00 用于閱讀或識(shí)別印刷或書寫字符或者用于識(shí)別圖形,例如,指紋的方法或裝置
G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測(cè)或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個(gè)筆畫組成的,而且每個(gè)筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無(wú)須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
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