[發明專利]基于LIRE的圖像查重方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202210508717.1
• 申請日: 2022-05-11
• 公開（公告）號: CN114741549A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 唐子豪;劉莉紅;劉玉宇
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06F16/51;G06V10/44;G06V10/50;G06V10/54;G06V10/56;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06T3/60;G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 譚曉欣

本申請涉及計算機視覺領域，提供了一種基于LIRE圖像查重方法、裝置、計算機設備和存儲介質，該圖像查重方法包括接收用戶發送的待對比圖像；利用LIRE對待對比圖像進行第一特征提取處理，以得到待對比圖像的第一圖像特征；利用預訓練的深度學習模型對待對比圖像進行第二特征提取處理，以得到待對比圖像的第二圖像特征；將第一圖像特征和第二圖像特征進行融合處理，得到第三圖像特征；根據第三圖像特征，從預設的圖像特征集確定與第三圖像特征對應的第四圖像特征；將第三圖像特征和第四圖像特征進行對比處理，得到待對比圖像的圖像查重結果。通過將LIRE提取的特征與深度學習模型提取的特征融合，使提取的特征更具有判別能力，從而提高了查重準確率。

技術領域

本申請涉及計算機視覺技術領域，特別涉及一種的基于LIRE圖像查重方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

Lucene檢索引擎的圖片檢索系統(Lucene Image Retrieval，LIRE)可以根據基于內容的圖像檢索(Content Based Image Retrieval，CBIR)算法提取圖像特征，并為這個特征創建索引，目前LIRE提供多種圖像特征提取方式，提取的特征可以應用于色彩、紋理等多種方向。但實際應用時圖像往往比較復雜，提取的圖像特征不夠準確，并且出現了新的需求，要求能夠找出如翻拍、截取、改變姿態等情況的近似圖片，而LIRE提供的單個特征查找已經不能滿足需求。

發明內容

本申請的旨在至少一定程度解決現有技術的問題，提供一種基于LIRE的圖像查重方法、裝置、計算機設備和存儲介質，將LIRE提取的特征與深度學習模型提取的特征融合，能夠使提取的特征更具有判別能力，從而提高了查重準確率。

本申請實施例的技術方案如下：

第一方面，本申請提供了一種基于LIRE的圖像查重方法，所述方法包括：

接收用戶發送的待對比圖像；

利用LIRE對所述待對比圖像進行第一特征提取處理，以得到所述待對比圖像的第一圖像特征；

利用預訓練的深度學習模型對所述待對比圖像進行第二特征提取處理，以得到所述待對比圖像的第二圖像特征；

將所述第一圖像特征和所述第二圖像特征進行融合處理，得到第三圖像特征；

根據所述第三圖像特征，從預設的圖像特征集確定與所述第三圖像特征對應的第四圖像特征；

將所述第三圖像特征和所述第四圖像特征進行對比處理，得到所述待對比圖像的圖像查重結果。

根據本申請的一些實施例，所述將所述第一圖像特征和所述第二圖像特征進行融合處理，得到第三圖像特征，包括：

對所述第一圖像特征和所述第二圖像特征進行特征融合處理，得到第一融合圖像特征；

對所述第一融合圖像特征進行特征提取處理，以得到第二融合圖像特征；

對所述第二融合圖像特征進行非線性映射處理，以得到所述第三圖像特征。

根據本申請的一些實施例，所述圖像特征集通過如下步驟獲取：

獲取圖像數據集，所述圖像數據集包括多個圖像樣本；

利用所述LIRE對每個所述圖像樣本進行第三特征提取處理，以得到第一圖像特征集；

利用所述預訓練的深度學習模型對每個所述圖像樣本進行第四特征提取處理，以得到第二圖像特征集；

對所述第一圖像特征集和與所述第一圖像特征集對應的所述第二圖像特征集進行特征融合，以得到圖像特征集。

根據本申請的一些實施例，所述根據所述第三圖像特征，從預設的圖像特征集確定與所述第三圖像特征對應的第四圖像特征，包括：