[發(fā)明專利]圖像檢測方法、裝置方法、芯片及計算機可讀存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010004170.2
• 申請日: 2020-01-03
• 公開（公告）號: CN113077410A
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 方凌銳;何軒
• 申請（專利權(quán)）人: 上海依圖網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06F16/583
• 代理公司: 上海市匯業(yè)律師事務(wù)所 31325
• 代理人: 王函

本發(fā)明提供一種圖像檢測方法、裝置方法、芯片及計算機可讀存儲介質(zhì)。一種圖像檢測方法，包括：獲取待檢測圖像，確定所述待檢測圖像中的至少一個第一關(guān)鍵子區(qū)域；提取第一關(guān)鍵子區(qū)域的特征數(shù)據(jù)；獲取數(shù)據(jù)庫中至少一個圖像，并獲取數(shù)據(jù)庫圖像的至少一個第二關(guān)鍵子區(qū)域；提取第二關(guān)鍵子區(qū)域的特征數(shù)據(jù)；獲取第一關(guān)鍵子區(qū)域和第二關(guān)鍵子區(qū)域的特征距離；根據(jù)特征距離確定待檢測圖像和數(shù)據(jù)庫圖像的相似度。本發(fā)明實施例的圖像檢測方法，通過將待檢測圖像和數(shù)據(jù)庫的圖像分別劃分為至少一個關(guān)鍵子區(qū)域，減少了因形變導(dǎo)致的檢測錯誤，提高檢索圖像內(nèi)容整體上的相似，提高檢測的準確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人臉識別領(lǐng)域，特別涉及一種圖像檢測方法、裝置方法、芯片及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著現(xiàn)代電子計算機技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，龐大、圖像作為一種內(nèi)涵豐富、表現(xiàn)直觀的多媒體信息，備受人們的青睞。越來越多的商業(yè)活動、事務(wù)交易和信息表現(xiàn)包含圖像數(shù)據(jù)。

多樣的圖像信息不斷出現(xiàn)，各行各業(yè)對圖像的使用越來越廣發(fā)，進而推動了圖像信息資源管理的進一步發(fā)展。因此，如何在海量圖像信息中找出需要的信息，是對圖像信息查詢技術(shù)提出的重大挑戰(zhàn)。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明的至少一個實施例提供了一種圖像檢測方法、裝置方法、芯片及計算機可讀存儲介質(zhì)，提高了檢索圖像內(nèi)容整體上的相似，且減少因形變導(dǎo)致的檢測錯誤，提高檢測的準確率。

第一方面，本發(fā)明實施例提出一種圖像檢測方法，包括：獲取待檢測圖像，確定所述待檢測圖像中的至少一個第一關(guān)鍵子區(qū)域；提取所述第一關(guān)鍵子區(qū)域的特征數(shù)據(jù)；獲取數(shù)據(jù)庫中至少一個圖像，并獲取所述圖像的至少一個第二關(guān)鍵子區(qū)域；提取所述第二關(guān)鍵子區(qū)域的特征數(shù)據(jù)；根據(jù)所述第一關(guān)鍵子區(qū)域的特征數(shù)據(jù)和所述第二關(guān)鍵子區(qū)域的特征數(shù)據(jù)獲取所述第一關(guān)鍵子區(qū)域和所述第二關(guān)鍵子區(qū)域的特征距離；根據(jù)所述特征距離確定所述待檢測圖像和所述數(shù)據(jù)庫圖像的相似度。

在一些實施例中，確定待檢測圖像中的至少一個第一關(guān)鍵子區(qū)域的方式為以下方式中的一種或多種：通過選擇性搜索獲取所述待檢測圖像中的至少一個第一關(guān)鍵子區(qū)域；或，通過目標檢測算法獲取所述待檢測圖像中的至少一個第一關(guān)鍵子區(qū)域；或，通過人工選取獲取所述待檢測圖像中的至少一個第一關(guān)鍵子區(qū)域。

在一些實施例中，所述目標檢測算法為SSD算法。

在一些實施例中，獲取所述第二關(guān)鍵子區(qū)域的方式與獲取所述第一關(guān)鍵子區(qū)域的方式相同。

在一些實施例中，圖像檢測方法，還包括以下一種或組合：在所述待檢測圖像中確定并過濾質(zhì)量不符合預(yù)設(shè)要求的區(qū)域；在所述至少一個第一關(guān)鍵子區(qū)域中確定并過濾質(zhì)量不符合預(yù)設(shè)要求的子區(qū)域；在所述至少一個第二關(guān)鍵子區(qū)域中確定并過濾質(zhì)量不符合預(yù)設(shè)要求的子區(qū)域。

在一些實施例中，根據(jù)特征距離確定待檢測圖像和數(shù)據(jù)庫圖像的相似度，包括：根據(jù)特征距離確定待檢測圖像和數(shù)據(jù)庫圖像中相互匹配的關(guān)鍵子區(qū)域的數(shù)目；獲取相匹配的關(guān)鍵子區(qū)域的特征距離平均值；根據(jù)相互匹配的關(guān)鍵子區(qū)域的數(shù)目和特征距離平均值確定待檢測圖像和數(shù)據(jù)庫圖像的相似度。

在一些實施例中，根據(jù)相互匹配的關(guān)鍵子區(qū)域的數(shù)目和特征距離平均值確定待檢測圖像和數(shù)據(jù)庫圖像的相似度，包括：對相互匹配的關(guān)鍵子區(qū)域的數(shù)目和特征距離平均值進行加權(quán)平均；對加權(quán)平均值進行排序確定相似度。

在一些實施例中，該方法在獲取所述第一關(guān)鍵子區(qū)域和所述第二關(guān)鍵子區(qū)域的特征距離之后，還包括：確定所述特征距離平均值低于第一預(yù)設(shè)值的第一關(guān)鍵子區(qū)域和第二關(guān)鍵子區(qū)域；對所述特征距離平均值低于第一預(yù)設(shè)值的第一關(guān)鍵子區(qū)域和第二關(guān)鍵子區(qū)域提取超過第二預(yù)設(shè)值數(shù)量的特征點，根據(jù)所述超過第二預(yù)設(shè)值數(shù)量的特征點重新計算所述第一關(guān)鍵子區(qū)域和第二關(guān)鍵子區(qū)域的特征距離。