[發明專利]一種圖像處理裝置、方法、介質及系統

在審

• 申請號: 201911136231.4
• 申請日: 2019-11-19
• 公開（公告）號: CN112906724A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 張大曲;馬杰延
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06F16/55
• 代理公司: 上海音科專利商標代理有限公司 31267
• 代理人: 夏峰

1.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括：

特征提取模型建立模塊，用于利用第一組圖像，獲取特征提取模型；

特征提取模塊，用于利用所述特征提取模型，提取第二組圖像的特征；

相似性計算模塊，用于獲取所述第一組圖像的特征與所述第二組圖像的所述特征之間的相似性；和

樣本圖像選擇模塊，用于從所述第二組圖像中選擇第三組圖像，其中所述第三組圖像的特征與所述第一組圖像的所述特征之間的所述相似性在第一預定范圍內；

其中，所述特征提取模型建立模塊還用于，根據所述第三組圖像,訓練所述特征提取模型。

2.如權利要求1所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述第一組圖像包含在所述第二組圖像中。

3.如權利要求2所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述第三組圖像的所述特征的數量大于所述第一組圖像的所述特征的數量。

4.如權利要求1所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述特征提取模塊還用于，利用所述特征提取模型提取所述第一組圖像的所述特征。

5.如權利要求1所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述相似性計算模塊用于獲取所述第一組圖像的特征與所述第二組圖像的所述特征之間的相似性，包括：

對于所述特征提取模型的每一層，計算所述第一組圖像的所述特征的特征向量和所述第二組圖像的所述特征的特征向量之間的所述相似性。

6.如權利要求5所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述相似性計算模塊計算所述第一組圖像的所述特征的所述特征向量和所述第二組圖像的所述特征的所述特征向量之間的所述相似性，包括：

通過余弦距離和/或EMD搬土距離來計算所述第一組圖像的所述特征的所述特征向量和所述第二組圖像的所述特征的所述特征向量之間的所述相似性。

7.如權利要求1所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述第一預定范圍是[0.9，1]。

8.如權利要求1至7中任一項所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述第一組圖像和所述第三組圖像包括負樣本圖像，所述負樣本圖像是不屬于目標類別的圖像。

9.如權利要求1至7中任一項所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述第一組圖像和所述第三組圖像包括正樣本圖像，所述正樣本圖像是屬于目標類別的圖像。

10.如權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述特征提取模型建立模塊利用第一組圖像，獲取特征提取模型，包括：

計算所述第一組圖像與ImageNet訓練圖像集合之間的相似性；

在所述第一組圖像與所述ImageNet訓練圖像集合之間的相似性在第二預定范圍內的情況下，利用所述ImageNet訓練圖像集合獲取所述特征提取模型；

在所述第一組圖像與所述ImageNet訓練圖像集合之間的相似性不在所述第二預定范圍內的情況下，利用所述第一組圖像獲取所述特征提取模型。

11.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

利用第一組圖像，獲取特征提取模型；

利用所述特征提取模型，提取第二組圖像的特征；

獲取所述第一組圖像的特征與所述第二組圖像的所述特征之間的相似性，并從所述第二組圖像中選擇第三組圖像，其中所述第三組圖像的特征與所述第一組圖像的所述特征之間的所述相似性在第一預定范圍內；和

根據所述第三組圖像,訓練所述特征提取模型。

12.如權利要求11所述的圖像處理方法，其特征在于，所述第一組圖像包含在所述第二組圖像中。

13.如權利要求12所述的圖像處理方法，其特征在于，所述第三組圖像的所述特征的數量大于所述第一組圖像的所述特征的數量。