[發明專利]一種私人收藏品圖集目錄的處理方法、設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202111292136.0 | 申請日: | 2021-11-03 |
| 公開(公告)號: | CN114003873A | 公開(公告)日: | 2022-02-01 |
| 發明(設計)人: | 陳力;梁文偉;石言強 | 申請(專利權)人: | 北京藏趣閣文化發展有限公司 |
| 主分類號: | G06F21/16 | 分類號: | G06F21/16;G06T1/00;G06F16/51 |
| 代理公司: | 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 董艷芳 |
| 地址: | 100038 北京市西城區*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 私人 收藏 品圖集 目錄 處理 方法 設備 存儲 介質 | ||
1.一種私人收藏品圖集目錄的處理方法,其特征在于,包括:
通過機器視覺模型對私人藏品圖片的二進制灰度圖進行銳化處理,得到高清灰度圖;
采用等值累加方式,針對所述高清灰度圖添加漸變水印,得到添加漸變水印后的防偽高清圖片,并將添加所述漸變水印后所述防偽高清圖片進行降精度處理,得到前置調用圖片;
通過圖文識別器從所述前置調用圖片中識別文字信息;
將所述前置調用圖片中文字信息歸集類別與預設詞典和正則表達式進行智能匹配,并將匹配結果保存在文字信息歸集類別的圖集數據庫中;
計算每個所述圖集數據庫中藏品圖集類別的語義向量與預設目錄中標題單元所有文本分類的語義向量的第一余弦相似度,以及計算所述前置調用圖片中文字信息歸集類別的語義向量與預設目錄中子目錄單元文本分類的語義向量的第二余弦相似度;
根據所述藏品圖集類別與預設目錄中標題單元所有文本分類的第一余弦相似度和所述前置調用圖片中文字信息歸集類別與預設目錄中子目錄單元文本分類的第二余弦相似度之間的關聯關系,確定出私人用戶的收藏圖集目錄。
2.根據權利要求1所述的私人收藏品圖集目錄的處理方法,其特征在于,通過機器視覺模型對私人藏品圖片的二進制灰度圖進行銳化處理,得到高清灰度圖,包括:
通過所述機器視覺模型的拉普拉斯能量函數或能量梯度函數或方差函數,檢測出所述二進制灰度圖的峰值,根據所述峰值確定第一清晰度圖片;
根據預設的灰度閾值對第一清晰度圖片進行銳化處理,得到第二清晰度圖片;
將所述第一清晰度圖片和所述第二清晰度圖片融合,得到高清灰度圖。
3.根據權利要求1所述的私人收藏品圖集目錄的處理方法,其特征在于,采用等值累加方式,針對所述高清灰度圖添加漸變水印,得到添加漸變水印后的防偽高清圖片,并將添加所述漸變水印后所述防偽高清圖片進行降精度處理,得到前置調用圖片,包括:
針對所述高清灰度圖的每個像素點采用所述等值累加方式進行計算,得到對應每個像素點的反碼值和真實值;
針對每個像素點的反碼值和真實值,將預設文字漸變水印對應的RGB三色譜數值,根據隨機偏移量逐行進行顏色替換,得到添加漸變水印后的所述防偽高清圖片;
根據所述防偽高清圖片每個數字像素點的反碼值和真實值,分別計算所述防偽高清圖片的第一損失值和第二損失值,并將計算所述第一損失值和第二損失值融合,得到融合后的所述訪問高清圖片作為前置調用圖片。
4.根據權利要求3所述的私人收藏品圖集目錄的處理方法,其特征在于,根據所述防偽高清圖片每個數字像素點的反碼值和真實值,計算第一損失值,包括:
按照如下公式計算第一損失值:
其中:qmn代表第m個防偽高清圖片數據集合中第n個數字像素點的反碼值;pmn代表第m個防偽高清圖片數據集合中第n個數字像素點的真實值;loss(qmn,pmn)代表第m個防偽高清圖片數據集合中第n個數字像素點的反碼值和真實值之間的第一損失值,c代表第m個防偽高清圖片數據集合中數字像素點的總數量;t代表像素類別的總數量。
5.根據權利要求3所述的私人收藏品圖集目錄的處理方法,其特征在于,根據所述防偽高清圖片每個數字像素點的反碼值和真實值,計算第二損失值,包括:
按照如下公式計算第二損失值:
其中,quv代表第u個防偽高清圖片數據集合中第v個數字像素點的反碼值;puv代表第u個防偽高清圖片數據集合中第v個數字像素點的真實值;loss(quv,puv)代表第u個防偽高清圖片數據集合中第v個數字像素點的反碼值和真實值之間的第二損失值;h代表第u個防偽高清圖片數據集合中數字像素點的總數量;g代表數字像素點的總數量。
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