[發明專利]目標匹配方法與裝置

在審

• 申請號: 202010075309.2
• 申請日: 2020-01-22
• 公開（公告）號: CN112287957A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 王亞昆;孫玉權;劉藝飛;楊偉
• 申請（專利權）人: 京東安聯財產保險有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 袁禮君;孫寶海

本公開提供一種目標匹配方法與裝置。目標匹配方法包括：獲取目標圖像的第一信息，根據所述第一信息確定多個比對樣本；根據所述多個比對樣本對應的多個第一比對區域確定所述目標圖像的多個第二比對區域；比對所述第二比對區域與每個所述比對樣本的所述第一比對區域，以獲取所述目標圖像與所述多個比對樣本的多個相似度；將超過預設閾值且數值最高的所述相似度對應的比對樣本設置為所述目標圖像的匹配結果。本公開實施例可以提高目標匹配的準確率。

技術領域

本公開涉及機器學習技術領域，具體而言，涉及一種能夠區分高度相似樣本的目標匹配方法與裝置。

背景技術

目標匹配是計算機視覺研究領域中較為常見的任務，要解決的問題為：給出一張待檢測的目標圖像，判斷該目標圖像所屬的具體類別或個體編號。和圖像分類任務不同的是，目標匹配一般處理的為同一類別物體中的不同個體，并且個體的種類較多，類內圖像差別較小。

相關技術中通常使用機器學習模型來進行目標匹配。這類機器學習模型通常使用大量樣本圖像與目標圖像進行比對，以確定樣本圖像與目標圖像之間的相似度。但是，受樣本圖像的光照、背景影響，這種模型往往無法準確識別出高度相似的兩個樣本之間的區別，極容易給出兩個高度相似的匹配結果，降低了模型進行目標匹配的準確率。

因此，需要一種能夠分辨出高度相似的樣本的目標匹配方法。

需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

本公開的目的在于提供一種目標匹配方法與目標匹配裝置，用于至少在一定程度上克服由于相關技術的限制和缺陷而導致的難以在多個高度相似的樣本中確定目標匹配結果的問題。

根據本公開實施例的第一方面，提供一種目標匹配方法，包括：獲取目標圖像的第一信息，根據所述第一信息確定多個比對樣本；根據所述多個比對樣本對應的多個第一比對區域確定所述目標圖像的多個第二比對區域；比對所述第二比對區域與每個所述比對樣本的所述第一比對區域，以獲取所述目標圖像與所述多個比對樣本的多個相似度；將超過預設閾值且數值最高的所述相似度對應的比對樣本設置為所述目標圖像的匹配結果。

在本公開的一種示例性實施例中，所述獲取目標圖像的第一信息，根據所述第一信息確定多個樣本包括：

壓縮所述目標圖像以獲取所述第一信息；

在樣本庫中獲取多個樣本對應的多個第二信息；

比對所述第二信息與所述第一信息，將符合預設規則的第二信息對應的樣本確定為所述比對樣本。

在本公開的一種示例性實施例中，所述根據所述多個比對樣本對應的多個第一比對區域確定所述目標圖像的多個第二比對區域包括：

使用預設數據處理模型中的區域推薦網絡層確定一個所述比對樣本的所述第一比對區域，以及所述目標圖像的所述第二比對區域，其中所述預設數據處理模型是孿生網絡模型，所述預設數據處理模型的每次輸入數據為所述目標圖像和一個所述比對樣本，每次輸出數據為所述每次輸入數據之間的相似度。

在本公開的一種示例性實施例中，所述比對所述第二比對區域與每個所述比對樣本的所述第一比對區域，以獲取所述目標圖像與所述多個比對樣本的多個相似度包括：

使用所述預設數據處理模型比對所述第一比對區域與所述第二比對區域，獲取所述目標圖像與一個所述比對樣本的相似度；

多次將目標圖像和一個所述比對樣本輸入所述預設數據處理模型，以獲取所述目標圖像與所述多個比對樣本的多個相似度。

在本公開的一種示例性實施例中，所述預設數據處理模型的訓練過程包括：