[发明专利]基于图像识别的物体相似度判定方法和装置

权利要求书

1.一种基于图像识别的物体相似度判定方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收输入的查询图像；

根据所述查询图像检索获得结果图像；

获取所述查询图像和所述结果图像之间的第一相似度和第二相似度，其中，所述第一相似度包括图像整体特征相似度，所述第二相似度包括图像局部特征相似度；

根据所述第一相似度和所述第二相似度判定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体是否为相同或相近物体，其中，判断所述第二相似度是否大于第五预设阈值，如果所述第二相似度大于所述第五预设阈值，则确定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体为相同或相近物体，如果所述第二相似度小于所述第五预设阈值，则进一步判断所述第二相似度是否大于第六预设阈值，且所述第一相似度是否小于第一预设阈值，所述第五预设阈值大于所述第六预设阈值，如果所述第二相似度大于所述第六预设阈值，且所述第一相似度小于所述第一预设阈值，则确定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体为相同或相近物体。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述查询图像和所述结果图像之间的第一相似度和第二相似度，包括：

提取所述查询图像的第一图像特征和第二图像特征；

提取所述结果图像的第三图像特征和第四图像特征；

根据所述第一图像特征和所述第三图像特征获取所述第一相似度，其中，所述第一图像特征和所述第三图像特征为基于卷积神经网络CNN提取的图像整体特征；

根据所述第二图像特征和所述第四图像特征获取所述第二相似度，其中，所述第二图像特征和所述第四图像特征为基于SIFT算法提取的图像局部特征。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一图像特征和所述第三图像特征获取所述第一相似度，包括：

基于线性变换矩阵对所述第一图像特征和所述第三图像特征进行线性变换，其中，所述线性变换矩阵为根据相同或相近物体的图像样本统计获得的；

计算线性变换后的第一图像特征和线性变换后的第三图像特征之间的距离，以获取所述第一相似度。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

如果所述第二相似度小于所述第六预设阈值，则进一步判断所述第二相似度是否大于第七预设阈值，且所述第一相似度是否小于第二预设阈值，所述第六预设阈值大于所述第七预设阈值，所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值；

如果所述第二相似度大于所述第七预设阈值，且所述第一相似度小于所述第二预设阈值，则确定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体为相同或相近物体。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

如果所述第二相似度小于所述第七预设阈值，则进一步判断所述第二相似度是否大于第八预设阈值，且所述第一相似度是否小于第三预设阈值，所述第七预设阈值大于所述第八预设阈值，所述第二预设阈值大于所述第三预设阈值；

如果所述第二相似度大于所述第八预设阈值，且所述第一相似度小于所述第三预设阈值，则确定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体为相同或相近物体。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

如果所述第二相似度小于所述第八预设阈值，则进一步判断所述第一相似度是否小于第四预设阈值，所述第三预设阈值大于所述第四预设阈值；

如果所述第一相似度小于所述第四预设阈值，则确定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体为相同或相近物体；

否则，确定所述查询图像中的物体与所述结果图像中的物体为非相同或非相近物体。