[發(fā)明專利]目標(biāo)圖像識(shí)別方法及其裝置、設(shè)備、介質(zhì)、產(chǎn)品

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111121369.4
• 申請(qǐng)日: 2021-09-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113837090A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-12-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉濤;興百橋;李保俊;曾鵬;黃家冕
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣州華多網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 廣州利能知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44673
• 代理人: 王增鑫

本申請(qǐng)公開(kāi)一種目標(biāo)圖像識(shí)別方法及其裝置、設(shè)備、介質(zhì)、產(chǎn)品，所述方法包括：獲取待識(shí)別是否包含目標(biāo)圖像的物品圖片；調(diào)用第一復(fù)合識(shí)別模型對(duì)所述物品圖片進(jìn)行圖像分類識(shí)別，獲得表征所述物品圖片中是否包含所述目標(biāo)圖像的二分類判斷結(jié)果，第一復(fù)合識(shí)別模型被配置為其正向判斷結(jié)果較之其負(fù)向判斷結(jié)果具有更高的可信度；調(diào)用第二復(fù)合識(shí)別模型對(duì)所述物品圖片進(jìn)行圖像分類識(shí)別，獲得表征所述物品圖片中是否包含所述目標(biāo)圖像的二分類判斷結(jié)果，第二復(fù)合識(shí)別模型被配置為其負(fù)向判斷結(jié)果較之其正向判斷結(jié)果具有更高的可信度；在所述二分類判斷結(jié)果均相同時(shí)，將相對(duì)應(yīng)的判斷結(jié)果作為所述物品圖片的識(shí)別結(jié)果。本申請(qǐng)能夠獲得更可置信的目標(biāo)圖像識(shí)別結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種目標(biāo)圖像識(shí)別方法及其相應(yīng)的裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)

利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行圖像識(shí)別已是技術(shù)主流。對(duì)于電商平臺(tái)之類的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，每天都會(huì)產(chǎn)生海量的物品圖片或者其他圖片，出于各種應(yīng)用上的需要，包括商品自動(dòng)分類、商品合規(guī)檢測(cè)、目標(biāo)商品搜索等，一般都需要對(duì)用戶上傳的物品圖片中的目標(biāo)物進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，然后因應(yīng)不同的目標(biāo)物和需要做進(jìn)一步的處理。

現(xiàn)有技術(shù)中，能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)圖像識(shí)別的方法已經(jīng)汗牛充棟，眾所周知的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型依賴于海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練而習(xí)得語(yǔ)義理解能力，但這種能力是高度蓋然性的，也即，任何一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即使其采用足夠的訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，最終也不能達(dá)到百分之百準(zhǔn)確地識(shí)別出相關(guān)目標(biāo)圖像，并且只能識(shí)別與訓(xùn)練樣本相對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖標(biāo)，這是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天然特點(diǎn)，因此，一般滿足于將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練至損失函數(shù)收斂，使其正確識(shí)別結(jié)果達(dá)到一定的概率即可投入使用。

對(duì)于電商平臺(tái)這樣的應(yīng)用場(chǎng)景而言，如果商家上傳的物品圖片中包含非賣品，例如刀具、劍具等，由于此類產(chǎn)品存在細(xì)小、反光、形式多樣等特點(diǎn)，現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有時(shí)很難將其從物品圖片中準(zhǔn)確識(shí)別出來(lái)，實(shí)測(cè)都會(huì)存在較高的誤檢率和漏檢率，這對(duì)于電商平臺(tái)而言，會(huì)造成較大的困擾。完全依靠人工排查更是不現(xiàn)實(shí)的。

因此，如何確保準(zhǔn)確從物品圖片中識(shí)別出目標(biāo)圖像，使識(shí)別結(jié)果更可信賴，成為本領(lǐng)域需要解決的技術(shù)問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)的首要目的在于解決上述問(wèn)題至少之一而提供一種目標(biāo)圖像識(shí)別方法及其相應(yīng)的裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

為滿足本申請(qǐng)的各個(gè)目的，本申請(qǐng)采用如下技術(shù)方案：

適應(yīng)本申請(qǐng)的目的之一而提供的一種目標(biāo)圖像識(shí)別方法，包括如下步驟：

獲取待識(shí)別是否包含目標(biāo)圖像的物品圖片；

調(diào)用第一復(fù)合識(shí)別模型對(duì)所述物品圖片進(jìn)行圖像分類識(shí)別，獲得表征所述物品圖片中是否包含所述目標(biāo)圖像的二分類判斷結(jié)果，第一復(fù)合識(shí)別模型被配置為其正向判斷結(jié)果較之其負(fù)向判斷結(jié)果具有更高的可信度；

調(diào)用第二復(fù)合識(shí)別模型對(duì)所述物品圖片進(jìn)行圖像分類識(shí)別，獲得表征所述物品圖片中是否包含所述目標(biāo)圖像的二分類判斷結(jié)果，第二復(fù)合識(shí)別模型被配置為其負(fù)向判斷結(jié)果較之其正向判斷結(jié)果具有更高的可信度；

在所述二分類判斷結(jié)果均相同時(shí)，將相對(duì)應(yīng)的判斷結(jié)果作為所述物品圖片的識(shí)別結(jié)果。

深化的實(shí)施例中，所述第一復(fù)合識(shí)別模型和第二復(fù)合識(shí)別模型均包括多個(gè)分別以不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)所述物品圖片進(jìn)行是否包含所述目標(biāo)圖像的識(shí)別并獲得相應(yīng)的二分類判斷結(jié)果的子模型；所述第一復(fù)合識(shí)別模型中，當(dāng)所有子模型均獲得正向判斷結(jié)果時(shí)，觸發(fā)其輸出正向判斷結(jié)果，當(dāng)任一子模型獲得負(fù)向判斷結(jié)果時(shí)，觸發(fā)其輸出負(fù)向判斷結(jié)果；所述第二復(fù)合識(shí)別模型中，當(dāng)所有子模型均獲得負(fù)向判斷結(jié)果時(shí)，觸發(fā)其輸出負(fù)向判斷結(jié)果，當(dāng)任一子模型獲得正向判斷結(jié)果時(shí)，觸發(fā)其輸出正向判斷結(jié)果。