一種識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備、方法以及計(jì)算設(shè)備的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備，該設(shè)備包括：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元，適于存儲(chǔ)目標(biāo)圖片集合；相似度計(jì)算單元，適于計(jì)算待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo)圖片的相似度；目標(biāo)圖片識(shí)別單元，適于當(dāng)待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中某個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于第一門限時(shí)，確定待識(shí)別圖片為第一類型目標(biāo)圖片；當(dāng)待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中所有目標(biāo)圖片的相似度均小于第一門限，且待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中至少一個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于第二門限時(shí)，確定待識(shí)別圖片為第二類型目標(biāo)圖片；數(shù)據(jù)更新單元，適于將確定為第二類型目標(biāo)圖片的待識(shí)別圖片添加到目標(biāo)圖片集合中。本發(fā)明還公開了對(duì)應(yīng)的識(shí)別目標(biāo)圖片的方法以及包括該識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備的計(jì)算設(shè)備。
【專利說明】一種識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備、方法以及計(jì)算設(shè)備

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖片檢測(cè)【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備、方法以及計(jì) 算設(shè)備。

【背景技術(shù)】
[0002] 在網(wǎng)絡(luò)中很多類型的資源站點(diǎn)上，都會(huì)出現(xiàn)一些廣告圖片，這些廣告圖片的種類 非常豐富，其包括各類商品的廣告和實(shí)體商店的廣告，以及一些其他類型的廣告。這些廣告 圖片不但會(huì)出現(xiàn)在商家的站點(diǎn)上，也會(huì)出現(xiàn)在其他資源站點(diǎn)的頁面上。例如，在允許用戶上 傳圖片的社區(qū)（論壇、圖片站等），會(huì)有一些用戶上傳廣告圖片。大量廣告圖片的存在，往往 對(duì)用戶造成干擾，甚至用戶進(jìn)行圖片搜索時(shí)，也會(huì)出現(xiàn)與用戶需求無關(guān)的廣告圖片。因此， 需要一種能夠識(shí)別圖片是否屬于廣告圖片的技術(shù)，并對(duì)識(shí)別出的廣告圖片進(jìn)行針對(duì)性的處 理，從而提商網(wǎng)站瀏覽內(nèi)容的質(zhì)量。
[0003] 在進(jìn)行廣告圖片識(shí)別時(shí)，通常會(huì)預(yù)先設(shè)置一個(gè)廣告圖片庫，然后將待識(shí)別圖片與 廣告圖片庫中的圖片進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果來確定待識(shí)別圖片與廣告圖片的相識(shí)度，進(jìn) 而確定待識(shí)別圖片是否為廣告圖片。
[0004] 而對(duì)于廣告圖片庫的處理，現(xiàn)有技術(shù)提供了兩種方式。在一種實(shí)現(xiàn)方式中，廣告圖 片庫的規(guī)模是固定的，新識(shí)別出的廣告圖片不會(huì)更新到廣告圖片庫中，廣告圖片庫得不到 及時(shí)的更新，這有可能會(huì)導(dǎo)致后續(xù)對(duì)廣告圖片的漏檢。在另外一種實(shí)現(xiàn)方式中，將新識(shí)別出 的所有廣告圖片都更新到廣告圖片庫中，這會(huì)使得廣告圖片庫中存在冗余的圖片，并會(huì)使 得廣告圖片庫的規(guī)模越來越大，導(dǎo)致后續(xù)進(jìn)行匹配時(shí)計(jì)算量太大。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上 述問題的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備、方法以及計(jì)算設(shè)備。
[0006] 根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備，駐留在計(jì)算設(shè)備中，該 識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備包括：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元，適于存儲(chǔ)目標(biāo)圖片集合，所述目標(biāo)圖片集合中包 括一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)圖片；相似度計(jì)算單元，適于計(jì)算待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo)圖 片的相似度；目標(biāo)圖片識(shí)別單元，適于當(dāng)相似度計(jì)算單元計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集 合中某個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于預(yù)設(shè)的第一門限時(shí)，確定所述待識(shí)別圖片為第一類型 目標(biāo)圖片；當(dāng)相似度計(jì)算單元計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中所有目標(biāo)圖片的相似度 均小于第一門限，且待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中至少一個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于預(yù) 設(shè)的第二門限時(shí)，確定所述待識(shí)別圖片為第二類型目標(biāo)圖片；數(shù)據(jù)更新單元，適于將確定為 第二類型目標(biāo)圖片的待識(shí)別圖片添加到目標(biāo)圖片集合中。
[0007] 可選地，在根據(jù)本發(fā)明的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備中，所述目標(biāo)圖片識(shí)別單元還適于， 當(dāng)相似度計(jì)算單元計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中某個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于 第一門限時(shí)，通知相似度計(jì)算單元停止進(jìn)行相似度計(jì)算。
[0008] 可選地，在根據(jù)本發(fā)明的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備中，所述目標(biāo)圖片識(shí)別單元還適于， 當(dāng)相似度計(jì)算單元計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中所有目標(biāo)圖片的相似度均小于第 二門限時(shí)，將該待識(shí)別圖片標(biāo)識(shí)為未知圖片；所述數(shù)據(jù)更新單元還適于，獲取人工對(duì)一個(gè)或 多個(gè)未知圖片的識(shí)別結(jié)果，當(dāng)所述識(shí)別結(jié)果表明未知圖片為目標(biāo)圖片時(shí)，將該未知圖片添 加到目標(biāo)圖片集合中。
[0009] 可選地，在根據(jù)本發(fā)明的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備中，所述數(shù)據(jù)更新單元將該未知圖 片添加到目標(biāo)圖片集合之前，通知相似度計(jì)算單元計(jì)算該未知圖片與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo) 圖片的相似度，當(dāng)相似度計(jì)算單元計(jì)算出未知圖片與目標(biāo)圖片集合中某個(gè)目標(biāo)圖片的相似 度大于等于第一門限時(shí)，不將該未知圖片添加到目標(biāo)圖片集合中。
[0010] 可選地，在根據(jù)本發(fā)明的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備中，所述目標(biāo)圖片集合中包括的目 標(biāo)圖片為該目標(biāo)圖片的特征值集；所述相似度計(jì)算單元進(jìn)一步適于，計(jì)算待識(shí)別圖片的特 征值集，根據(jù)待識(shí)別圖片的特征值集與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo)圖片的特征值集進(jìn)行匹配，并 根據(jù)特征值匹配對(duì)數(shù)量來確定待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片的相似度。
[0011] 可選地，在根據(jù)本發(fā)明的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備中，圖片的特征值集是通過仿射尺 度不變特征變換ASIFT算法計(jì)算得到，且所述特征值集中的每個(gè)特征值包括特征點(diǎn)的位置 信息、尺度信息、方向信息和特征向量信息。
[0012] 根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種計(jì)算設(shè)備，該計(jì)算設(shè)備包括根據(jù)本發(fā)明的識(shí) 別目標(biāo)圖片的設(shè)備。
[0013] 根據(jù)本發(fā)明的又一方面，提供了一種識(shí)別目標(biāo)圖片的方法，由計(jì)算設(shè)備執(zhí)行，該識(shí) 別目標(biāo)圖片的方法包括：計(jì)算待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo)圖片的相似度，其中所述 目標(biāo)圖片集合中包括一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)圖片；當(dāng)計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中某個(gè)目 標(biāo)圖片的相似度大于等于預(yù)設(shè)的第一門限時(shí)，確定所述待識(shí)別圖片為第一類型目標(biāo)圖片； 當(dāng)計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中所有目標(biāo)圖片的相似度均小于第一門限，且待識(shí)別 圖片與目標(biāo)圖片集合中至少一個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于預(yù)設(shè)的第二門限時(shí)，確定所述 待識(shí)別圖片為第二類型目標(biāo)圖片；將確定為第二類型目標(biāo)圖片的待識(shí)別圖片添加到目標(biāo)圖 片集合中。
[0014] 可選地，在根據(jù)本發(fā)明的識(shí)別目標(biāo)圖片的方法中，當(dāng)計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖 片集合中某個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于第一門限時(shí)，停止進(jìn)行相似度計(jì)算。
[0015] 可選地，在根據(jù)本發(fā)明的識(shí)別目標(biāo)圖片的方法中，還包括：當(dāng)計(jì)算出待識(shí)別圖片與 目標(biāo)圖片集合中所有目標(biāo)圖片的相似度均小于第二門限時(shí)，將該待識(shí)別圖片標(biāo)識(shí)為未知圖 片；獲取人工對(duì)一個(gè)或多個(gè)未知圖片的識(shí)別結(jié)果，當(dāng)所述識(shí)別結(jié)果表明未知圖片為目標(biāo)圖 片時(shí)，將該未知圖片添加到目標(biāo)圖片集合中。
[0016] 可選地，在根據(jù)本發(fā)明的識(shí)別目標(biāo)圖片的方法中，在將該未知圖片添加到目標(biāo)圖 片集合之前，計(jì)算該未知圖片與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo)圖片的相似度，當(dāng)計(jì)算出未知圖片與 目標(biāo)圖片集合中某個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于第一門限時(shí)，不將該未知圖片添加到目標(biāo) 圖片集合中。
[0017] 可選地，在根據(jù)本發(fā)明的識(shí)別目標(biāo)圖片的方法中，所述目標(biāo)圖片集合中包括的目 標(biāo)圖片為該目標(biāo)圖片的特征值集；所述計(jì)算待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo)圖片的相似 度包括：計(jì)算待識(shí)別圖片的特征值集，根據(jù)待識(shí)別圖片的特征值集與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo) 圖片的特征值集進(jìn)行匹配，并根據(jù)特征值匹配對(duì)數(shù)量來確定待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片的相似 度。
[0018] 可選地，在根據(jù)本發(fā)明的識(shí)別目標(biāo)圖片的方法中，圖片的特征值集是通過仿射尺 度不變特征變換ASIFT算法計(jì)算得到，且所述特征值集中的每個(gè)特征值包括特征點(diǎn)的位置 信息、尺度信息、方向信息和特征向量信息。
[0019] 根據(jù)本發(fā)明的識(shí)別目標(biāo)圖片的方案，預(yù)先設(shè)置兩個(gè)門限，當(dāng)待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖 片集合中某個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于預(yù)設(shè)的第一門限時(shí)，確定所述待識(shí)別圖片為第一 類型目標(biāo)圖片，不將該待識(shí)別圖片添加到目標(biāo)圖片集合中；當(dāng)待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合 中所有目標(biāo)圖片的相似度均小于第一門限，且待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中至少一個(gè)目標(biāo) 圖片的相似度大于等于預(yù)設(shè)的第二門限時(shí)，確定所述待識(shí)別圖片為第二類型目標(biāo)圖片，并 將該待識(shí)別圖片添加到目標(biāo)圖片集合中。這樣，目標(biāo)圖片集合既能夠得到有效更新，又不至 于存在重復(fù)的項(xiàng)目，從而保證目標(biāo)圖片集合是完備且不冗余的，一方面提高了目標(biāo)圖片識(shí) 別的準(zhǔn)確度，另一方面降低了目標(biāo)圖片識(shí)別的計(jì)算量。
[0020] 上述說明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段， 而可依照說明書的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠 更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0021] 通過閱讀下文優(yōu)選實(shí)施方式的詳細(xì)描述，各種其他的優(yōu)點(diǎn)和益處對(duì)于本領(lǐng)域普通 技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實(shí)施方式的目的，而并不認(rèn)為是對(duì)本發(fā)明 的限制。而且在整個(gè)附圖中，用相同的參考符號(hào)表示相同的部件。在附圖中：
[0022] 圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備的結(jié)構(gòu)圖；
[0023] 圖2示出了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的識(shí)別目標(biāo)圖片的方法的流程圖；以及
[0024] 圖3示出了布置為實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明的識(shí)別目標(biāo)圖片的方法的示例計(jì)算設(shè)備的框 圖。

【具體實(shí)施方式】
[0025] 下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本公開的示例性實(shí)施例。雖然附圖中顯示了本公開 的示例性實(shí)施例，然而應(yīng)當(dāng)理解，可以以各種形式實(shí)現(xiàn)本公開而不應(yīng)被這里闡述的實(shí)施例 所限制。相反，提供這些實(shí)施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠?qū)⒈竟_的范圍 完整的傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。
[0026] 圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備100的結(jié)構(gòu)圖。識(shí)別目 標(biāo)圖片的設(shè)備1〇〇駐留在計(jì)算設(shè)備中。參照?qǐng)D1，識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備1〇〇包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單 元110、相似度計(jì)算單元120、目標(biāo)圖片識(shí)別單元130和數(shù)據(jù)更新單元140。
[0027] 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元110適于存儲(chǔ)目標(biāo)圖片集合。該目標(biāo)圖片集合中包括一個(gè)或多個(gè)目 標(biāo)圖片。根據(jù)識(shí)別對(duì)象的不同，目標(biāo)圖片集合中的目標(biāo)圖片可以是廣告圖片、不良圖片（例 如色情圖片）或者其他需要識(shí)別的任何圖片類型。
[0028] 初始化時(shí)，可以將已有（或者已知）的目標(biāo)圖片加入到目標(biāo)圖片集合中，并由數(shù)據(jù) 存儲(chǔ)單元110進(jìn)行存儲(chǔ)。后續(xù)，根據(jù)設(shè)備100對(duì)待識(shí)別圖片的識(shí)別結(jié)果，由數(shù)據(jù)更新單元 140對(duì)目標(biāo)圖片集合進(jìn)行更新。
[0029] 根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式，在進(jìn)行兩張圖片的相似判斷時(shí)，可以先利用預(yù)定的 圖片識(shí)別算法獲取這兩張圖片各自的特征值集，然后進(jìn)行特征值匹配，并根據(jù)特征值匹配 的結(jié)果來判斷二者的相似度。因此，在一種實(shí)現(xiàn)方式中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元110可以不存儲(chǔ)原圖 片，而是存儲(chǔ)該圖片的特征值集，即目標(biāo)圖片集合中包括的目標(biāo)圖片為該目標(biāo)圖片的特征 值集。
[0030] 當(dāng)前已有許多比較成熟的相似圖片識(shí)別算法，例如顏色分布算法、內(nèi)容分布算法、 平均哈希算法（averagehash，ahash)、感知哈希算法（perceptualhash，phash)、尺度不變 特征變換算法（Scale-invariantfeaturetransform,sift)、仿射尺度不變特征變換算法 (AffineScale-invariantfeaturetransform,asift)等等。
[0031] 基于顏色分布法和內(nèi)容分布法的圖片識(shí)別算法，主要是用矩陣來表示顏色分布或 內(nèi)容分布的特征值，然后對(duì)特征矩陣進(jìn)行相似度計(jì)算?；陬伾植挤ê蛢?nèi)容分布法的圖 片識(shí)別算法可以用于發(fā)現(xiàn)原圖的縮放圖。
[0032] 平均哈希算法主要通過縮小圖片、簡(jiǎn)化色彩、計(jì)算像素的灰度平均值并量化像素 的灰度來生成哈希值，然后通過計(jì)算哈希值的漢明距離來判斷圖片的相識(shí)度。感知哈希算 法主要是通過離散余弦變換求得圖片的哈希值，然后通過計(jì)算哈希值的漢明距離來判斷圖 片的相識(shí)度。平均哈希算法適用于識(shí)別亮度、對(duì)比度或顏色發(fā)生變化的圖片相似識(shí)別場(chǎng)景。 感知哈希算法也能實(shí)現(xiàn)平均哈希算法的功能，同時(shí)還能應(yīng)用于經(jīng)過伽馬矯正和顏色直方圖 處理的相似圖片識(shí)別。
[0033]sift和asift算法主要是通過提取圖片的特征值集并進(jìn)行比對(duì)，然后根據(jù)特征值 匹配對(duì)數(shù)量判定圖片相似與否。asift算法不僅能完成圖片縮放、亮度變化、對(duì)比度變化、伽 馬矯正、顏色直方圖處理的圖片相似識(shí)別，還適用于經(jīng)過旋轉(zhuǎn)或傾斜等非常規(guī)處理的變種 圖片和原圖的相似識(shí)別。
[0034] 當(dāng)采用sift或者asift算法時(shí)，圖片的特征值集中的每個(gè)特征值包括特征點(diǎn)的位 置信息（橫坐標(biāo)X、縱坐標(biāo)y)、尺度信息（scale)、方向信息（orientation)和特征向量信息 (vec[128]，是一個(gè)用于描述特征點(diǎn)的臨近范圍梯度方向直方圖數(shù)組）。例如從圖片中提取 了一個(gè)特征點(diǎn)，其特征值為{x= 13. 5,y= 25. 4,scale= 12. 7,angle= 36. 5,vec[128] ={11，230, 32,……}}。另外，在asift算法中，還會(huì)生成原圖片的多張仿射圖片。在本 發(fā)明實(shí)施例中，可以將目標(biāo)圖片的原圖及其多個(gè)仿射圖的所有特征值作為該目標(biāo)圖片的特 征值集進(jìn)行存儲(chǔ)，即一個(gè)目標(biāo)圖片的特征值集中即包括原圖的所有特征值，又包括每個(gè)仿 射圖的所有特征值。
[0035] 需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的圖片識(shí)別算法不做限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員 可以根據(jù)需要進(jìn)行合理選擇。
[0036] 相似度計(jì)算單元120適于計(jì)算待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo)圖片的相似度。 當(dāng)目標(biāo)圖片集合中包括的目標(biāo)圖片為該目標(biāo)圖片的特征值集時(shí)，相似度計(jì)算單元120可以 先計(jì)算待識(shí)別圖片的特征值集，然后將待識(shí)別圖片的特征值集與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo)圖片 的特征值集進(jìn)行匹配，并根據(jù)特征值匹配對(duì)數(shù)量來確定待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片的相似度。 當(dāng)然，如果目標(biāo)圖片集合中包括的目標(biāo)圖片是該目標(biāo)圖片自身，也可以采用預(yù)定圖片識(shí)別 算法來計(jì)算待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片的相似度。
[0037] 由于目標(biāo)圖片集合中通常會(huì)存在多張目標(biāo)圖片，則相似度計(jì)算單元120可以按照 預(yù)定順序從目標(biāo)圖片集合中取出目標(biāo)圖片，并采用預(yù)定圖片識(shí)別算法對(duì)待識(shí)別圖片與取出 的目標(biāo)圖片進(jìn)行相似度計(jì)算。并且，可以根據(jù)目標(biāo)圖片識(shí)別單元130的識(shí)別結(jié)果來確定何 時(shí)停止相似度計(jì)算。
[0038] 以采用asift算法為例，圖片的特征值集中的每個(gè)特征值包括特征點(diǎn)的位置信 息、尺度信息、方向信息和特征向量信息。在一種實(shí)現(xiàn)方式中，可以根據(jù)待識(shí)別圖片中各特 征點(diǎn)與目標(biāo)圖片中各特征點(diǎn)的特征向量信息，分別計(jì)算位于兩張圖片中的兩個(gè)特征點(diǎn)的特 征向量距離，如果所述的特征向量距離滿足預(yù)設(shè)值則判斷上述兩個(gè)特征點(diǎn)相匹配，為一個(gè) 特征值匹配對(duì)；在所有特征點(diǎn)的特征向量距離計(jì)算和判斷完成后，得到兩張圖片的特征值 匹配對(duì)數(shù)量。在另外一種實(shí)現(xiàn)方式中，還可以先根據(jù)特征點(diǎn)的位置信息、尺度信息和/或方 向信息進(jìn)行初步計(jì)算，在初步計(jì)算結(jié)果滿足預(yù)設(shè)條件后，再進(jìn)行上述的特征向量距離計(jì)算 和判斷。通過上述計(jì)算得到待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片的特征值匹配對(duì)數(shù)量之后，可以將該特 征值匹配對(duì)數(shù)量作為待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片的相似度；也可以對(duì)該特征值匹配對(duì)數(shù)量進(jìn)行 歸一化處理（例如將特征值匹配對(duì)數(shù)量除以一預(yù)設(shè)值），將歸一化處理結(jié)果作為待識(shí)別圖 片與目標(biāo)圖片的相似度。
[0039] 目標(biāo)圖片識(shí)別單元130根據(jù)相似度計(jì)算單元120計(jì)算出的待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片 集合中各目標(biāo)圖片的相似度，來確定待識(shí)別圖片是否為目標(biāo)圖片。當(dāng)相似度計(jì)算單元120 計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中某個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于預(yù)設(shè)的第一門限時(shí)， 確定待識(shí)別圖片為第一類型目標(biāo)圖片（深度相似圖片）；當(dāng)相似度計(jì)算單元120計(jì)算出待 識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中所有目標(biāo)圖片的相似度均小于第一門限，且待識(shí)別圖片與目標(biāo) 圖片集合中至少一個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于預(yù)設(shè)的第二門限時(shí)，確定待識(shí)別圖片為第 二類型目標(biāo)圖片（輕度相似圖片）。
[0040] 其中，第一門限和第二門限可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或者實(shí)驗(yàn)確定。在一個(gè)具體實(shí)驗(yàn)中，實(shí)驗(yàn) 的數(shù)據(jù)源是從企業(yè)網(wǎng)站隨機(jī)下載的1000張圖片，以及一個(gè)由100張廣告圖片組成的廣告圖 片庫。由設(shè)備100進(jìn)行廣告圖片識(shí)別，并經(jīng)過人工驗(yàn)證后，得到的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下表所示：
[0041]

【權(quán)利要求】
1. 一種識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備，駐留在計(jì)算設(shè)備中，該識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備包括： 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元，適于存儲(chǔ)目標(biāo)圖片集合，所述目標(biāo)圖片集合中包括一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)圖 片； 相似度計(jì)算單元，適于計(jì)算待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo)圖片的相似度； 目標(biāo)圖片識(shí)別單元，適于當(dāng)相似度計(jì)算單元計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中某 個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于預(yù)設(shè)的第一門限時(shí)，確定所述待識(shí)別圖片為第一類型目標(biāo)圖 片；當(dāng)相似度計(jì)算單元計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中所有目標(biāo)圖片的相似度均小于 第一門限，且待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中至少一個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于預(yù)設(shè)的第 二門限時(shí)，確定所述待識(shí)別圖片為第二類型目標(biāo)圖片；以及 數(shù)據(jù)更新單元，適于將確定為第二類型目標(biāo)圖片的待識(shí)別圖片添加到目標(biāo)圖片集合 中。
2. 如權(quán)利要求1所述的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備，其中，所述目標(biāo)圖片識(shí)別單元還適于，當(dāng) 相似度計(jì)算單元計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中某個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于第 一門限時(shí)，通知相似度計(jì)算單元停止進(jìn)行相似度計(jì)算。
3. 如權(quán)利要求1或2所述的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備，其中，所述目標(biāo)圖片識(shí)別單元還適 于，當(dāng)相似度計(jì)算單元計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中所有目標(biāo)圖片的相似度均小于 第二門限時(shí)，將該待識(shí)別圖片標(biāo)識(shí)為未知圖片； 所述數(shù)據(jù)更新單元還適于，獲取人工對(duì)一個(gè)或多個(gè)未知圖片的識(shí)別結(jié)果，當(dāng)所述識(shí)別 結(jié)果表明未知圖片為目標(biāo)圖片時(shí)，將該未知圖片添加到目標(biāo)圖片集合中。
4. 如權(quán)利要求3所述的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備，其中，所述數(shù)據(jù)更新單元將該未知圖片 添加到目標(biāo)圖片集合之前，通知相似度計(jì)算單元計(jì)算該未知圖片與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo)圖 片的相似度，當(dāng)相似度計(jì)算單元計(jì)算出未知圖片與目標(biāo)圖片集合中某個(gè)目標(biāo)圖片的相似度 大于等于第一門限時(shí)，不將該未知圖片添加到目標(biāo)圖片集合中。
5. 如權(quán)利要求1所述的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備，其中，所述目標(biāo)圖片集合中包括的目標(biāo) 圖片為該目標(biāo)圖片的特征值集； 所述相似度計(jì)算單元進(jìn)一步適于，計(jì)算待識(shí)別圖片的特征值集，根據(jù)待識(shí)別圖片的特 征值集與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo)圖片的特征值集進(jìn)行匹配，并根據(jù)特征值匹配對(duì)數(shù)量來確定 待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片的相似度。
6. 如權(quán)利要求5所述的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備，其中，圖片的特征值集是通過仿射尺度 不變特征變換ASIFT算法計(jì)算得到，且所述特征值集中的每個(gè)特征值包括特征點(diǎn)的位置信 息、尺度信息、方向信息和特征向量信息。
7. -種計(jì)算設(shè)備，包括如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的識(shí)別目標(biāo)圖片的設(shè)備。
8. -種識(shí)別目標(biāo)圖片的方法，由計(jì)算設(shè)備執(zhí)行，該識(shí)別目標(biāo)圖片的方法包括： 計(jì)算待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中目標(biāo)圖片的相似度，其中所述目標(biāo)圖片集合中包括 一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)圖片； 當(dāng)計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中某個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于預(yù)設(shè)的第一 門限時(shí)，確定所述待識(shí)別圖片為第一類型目標(biāo)圖片；當(dāng)計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合 中所有目標(biāo)圖片的相似度均小于第一門限，且待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片集合中至少一個(gè)目標(biāo) 圖片的相似度大于等于預(yù)設(shè)的第二門限時(shí)，確定所述待識(shí)別圖片為第二類型目標(biāo)圖片；以 及 將確定為第二類型目標(biāo)圖片的待識(shí)別圖片添加到目標(biāo)圖片集合中。
9. 如權(quán)利要求8所述的識(shí)別目標(biāo)圖片的方法，其中，當(dāng)計(jì)算出待識(shí)別圖片與目標(biāo)圖片 集合中某個(gè)目標(biāo)圖片的相似度大于等于第一門限時(shí)，停止進(jìn)行相似度計(jì)算。
10. 如權(quán)利要求8或9所述的識(shí)別目標(biāo)圖片的方法，還包括：當(dāng)計(jì)算出待識(shí)別圖片與 目標(biāo)圖片集合中所有目標(biāo)圖片的相似度均小于第二門限時(shí)，將該待識(shí)別圖片標(biāo)識(shí)為未知圖 片；以及 獲取人工對(duì)一個(gè)或多個(gè)未知圖片的識(shí)別結(jié)果，當(dāng)所述識(shí)別結(jié)果表明未知圖片為目標(biāo)圖 片時(shí)，將該未知圖片添加到目標(biāo)圖片集合中。
【文檔編號(hào)】G06K9/64GK104318259SQ201410559532
【公開日】2015年1月28日 申請(qǐng)日期:2014年10月20日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月20日
【發(fā)明者】裴育 申請(qǐng)人:北京齊爾布萊特科技有限公司