[发明专利]一种图像内容识别方法及装置

权利要求书

1.一种图像内容识别方法，其特征在于，所述方法包括：

提取待识别图像的CNN特征；

将所述待识别图像输入到预建的图像分类器集合中，并根据所述待识别图像的CNN特征获取所述图像分类器集合中每个图像分类器输出的概率值，所述每个图像分类器包括一个类簇，所述类簇对应类型标签，所述每个类簇包括多个图像，所述多个图像中的每张图像对应实体标签，所述类型标签根据所述每个类簇中的图像的同一实体标签的个数确定；

根据所述每个图像分类器输出的概率值，从所述图像分类器集合中选取至少一个图像分类器作为目标图像分类器；

确定所述目标图像分类器中的每张图像与所述待识别图像的相似度，并根据所述相似度从所述目标图像分类器中选取多张图像作为目标图像；

使用所述目标图像分类器中的类簇对应的类型标签以及所述目标图像分类器中的所述目标图像对应的实体标签，对所述待识别图像进行标注。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个图像分类器对应一个系数向量，所述根据所述待识别图像的CNN特征获取所述图像分类器集合中每个图像分类器输出的概率值包括：

将所述待识别图像的CNN特征转化为所述待识别图像的特征向量；

根据所述每个图像分类器的系数向量与所述待识别图像的特征向量，计算所述每个图像分类器与所述待识别图像的向量内积；

根据所述每个图像分类器与所述待识别图像的向量内积，计算所述每个图像分类器输出的概率值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个图像分类器与所述待识别图像的向量内积，计算所述每个图像分类器输出的概率值包括:

将所述每个图像分类器与所述待识别图像的向量内积映射到正实数域得到指数值，并计算指数值之和；

将所述目标图像分类器与所述待识别图像的指数值除以所述指数值之和，计算得到所述目标图像分类器输出的概率值。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标图像分类器中的每张图像与所述待识别图像的相似度包括：

获取所述目标图像分类器中每张图像的CNN特征；

将所述目标图像分类器中的每张图像的CNN特征转化为所述每张图像的特征向量；

将所述目标图像分类器中的每张图像的特征向量乘以所述待识别图像的特征向量得到所述相似度。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取待识别图像的CNN特征之前，还包括：

提取多张图像中的每张图像的CNN特征，并对所述每张图像对应的文本信息进行识别得到所述每张图像的实体标签；

根据所述每张图像的CNN特征，将所述多张图像进行分类得到多个类簇；

根据所述多个类簇中每个类簇中的图像的实体标签，确定所述每个类簇的类型标签。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个类簇中每个类簇中的图像的实体标签，确定所述每个类簇的类型标签包括：

统计所述每个类簇中的图像的同一实体标签的个数；

根据所述每个类簇中的图像的同一实体标签的个数，选取目标实体标签作为所述所述每个类簇的类型标签。