[發(fā)明專利]基于少量樣本的圖像識別方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010720455.6
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN111966851B
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李甲;王澤遠(yuǎn);趙一凡;石鼎豐;趙沁平
• 申請（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號: G06F16/538
• 分類號: G06F16/538;G06F16/55;G06F16/583
• 代理公司: 北京唯智勤實知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11557
• 代理人: 陳佳

本公開的實施例公開了基于少量樣本的圖像識別方法和系統(tǒng)。該方法的一具體實施方式包括：獲取圖像集合；對圖像集合進(jìn)行特征提取，得到圖像特征集合；根據(jù)至少一個基礎(chǔ)類別特征，確定每一類支撐樣本特征和查詢樣本特征的相似度；根據(jù)相似度對圖像集合進(jìn)行分類，得到分類結(jié)果；控制具有顯示功能的終端設(shè)備將分類結(jié)果進(jìn)行顯示。實現(xiàn)了更加精準(zhǔn)的圖像分類，使顯示的分類結(jié)果更加吸引用戶，增加網(wǎng)絡(luò)流量。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開的實施例涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于少量樣本的圖像識別方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

圖像分類，根據(jù)各自在圖像信息中所反映的不同特征，把不同類別的目標(biāo)區(qū)分開來的圖像處理方法。它利用計算機(jī)對圖像進(jìn)行定量分析，把圖像或圖像中的每個像元或區(qū)域劃歸為若干個類別中的某一種，以代替人的視覺判讀。

相關(guān)的方法中大多效果較差，使用戶看的的分類結(jié)果難以吸引用戶，無法增加網(wǎng)絡(luò)流量。

發(fā)明內(nèi)容

本公開的內(nèi)容部分用于以簡要的形式介紹構(gòu)思，這些構(gòu)思將在后面的具體實施方式部分被詳細(xì)描述。本公開的內(nèi)容部分并不旨在標(biāo)識要求保護(hù)的技術(shù)方案的關(guān)鍵特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保護(hù)的技術(shù)方案的范圍。

本公開的一些實施例提出了基于少量樣本的圖像識別方法和系統(tǒng)，來解決以上背景技術(shù)部分提到的技術(shù)問題。

第一方面，本公開的一些實施例提供了一種基于少量樣本的圖像識別方法，該方法包括：獲取圖像集合，其中，上述圖像集合包括至少一類支撐樣本和查詢樣本；對上述圖像集合進(jìn)行特征提取，得到圖像特征集合，其中，上述圖像特征集合包括至少一類支撐樣本特征和查詢樣本特征；根據(jù)上述至少一個基礎(chǔ)類別特征，確定每一類支撐樣本特征和上述查詢樣本特征的相似度；根據(jù)上述相似度對上述圖像集合進(jìn)行分類，得到分類結(jié)果；控制具有顯示功能的終端設(shè)備將上述分類結(jié)果進(jìn)行顯示。

第二方面，本公開的一些實施例提供了一種基于少量樣本的圖像識別系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：獲取單元，被配置成獲取圖像集合，其中，上述圖像集合包括至少一類支撐樣本和查詢樣本；提取單元，被配置成對上述圖像集合進(jìn)行特征提取，得到圖像特征集合，其中，上述圖像特征集合包括至少一類支撐樣本特征和查詢樣本特征；確定單元，被配置成根據(jù)上述至少一個基礎(chǔ)類別特征，確定每一類支撐樣本特征和上述查詢樣本特征的相似度；分類單元，被配置成根據(jù)上述相似度對上述圖像集合進(jìn)行分類，得到分類結(jié)果；控制單元，被配置成控制具有顯示功能的終端設(shè)備將上述分類結(jié)果進(jìn)行顯示。

本公開的上述各個實施例中的一個實施例具有如下有益效果：通過對上述圖像集合進(jìn)行特征提取得到圖像特征集合，而后根據(jù)至少一個基礎(chǔ)類別特征，確定每一類支撐樣本特征和上述查詢樣本特征的相似度，進(jìn)而根據(jù)相似度對圖像集合進(jìn)行分類，最后控制具有顯示功能的終端設(shè)備將上述分類結(jié)果進(jìn)行顯示。實現(xiàn)了更加精準(zhǔn)的圖像分類，使顯示的分類結(jié)果更加吸引用戶，增加網(wǎng)絡(luò)流量。

附圖說明

結(jié)合附圖并參考以下具體實施方式，本公開各實施例的上述和其他特征、優(yōu)點(diǎn)及方面將變得更加明顯。貫穿附圖中，相同或相似的附圖標(biāo)記表示相同或相似的元素。應(yīng)當(dāng)理解附圖是示意性的，元件和元素不一定按照比例繪制。

圖1是根據(jù)本公開一些實施例的基于少量樣本的圖像識別方法的一個應(yīng)用場景的示意圖；

圖2是根據(jù)本公開的基于少量樣本的圖像識別方法的一些實施例的流程圖；

圖3是根據(jù)本公開的基于少量樣本的圖像識別系統(tǒng)的一些實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本公開的實施例。雖然附圖中顯示了本公開的某些實施例，然而應(yīng)當(dāng)理解的是，本公開可以通過各種形式來實現(xiàn)，而且不應(yīng)該被解釋為限于這里闡述的實施例。相反，提供這些實施例是為了更加透徹和完整地理解本公開。應(yīng)當(dāng)理解的是，本公開的附圖及實施例僅用于示例性作用，并非用于限制本公開的保護(hù)范圍。