[发明专利]图像识别方法及装置、计算机可读介质

权利要求书

1.一种图像识别方法，利用人工神经网络来识别在原始图像中是否包含目标图像，

所述方法包括：

轮廓信息获取操作，利用所述人工神经网络的降维算法，从所述原始图像中获取该原始图像的全局轮廓信息；

目标图像区域获取操作，根据所述全局轮廓信息和所述目标图像的样本，从所述原始图像中获取与所述目标图像相似的图像区域作为目标图像区域；

图像识别操作，根据获取的所述目标图像区域和所述目标图像的所述样本，并基于所述人工神经网络的升维算法，进行针对所述目标图像区域的图像识别，以识别在原始图像中是否包含目标图像。

2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其中：

所述目标图像区域获取操作包括：

将获取的所述全局轮廓信息与所述目标图像的样本的轮廓信息做卷积运算；

从所述原始图像中获取出经所述卷积运算所得的值大于规定阈值的图像区域作为所述目标图像区域。

3.根据权利要求1所述的图像识别方法，其中：

所述降维算法是指所述人工神经网络中的隐藏层的维数即神经元数量小于输入层的维数即神经元数量的算法，

所述升维算法是指所述人工神经网络中的所述隐藏层的维数即神经元数量大于所述输入层的维数即神经元数量的算法。

4.根据权利要求1所述的图像识别方法，其中：

所述降维算法是基于稀疏编码的算法。

5.根据权利要求4所述的图像识别方法，其中：

在所述基于稀疏编码的算法中，隐藏层对来自输入层的信息进行压缩，而在输出层进行解压缩。

6.根据权利要求1所述的图像识别方法，其中：

所述升维算法是基于卷积神经网络的算法。

7.根据权利要求6所述的图像识别方法，其中：

所述卷积神经网络是全连接卷积神经网络。

8.根据权利要求1所述的图像识别方法，其中：

所述图像识别操作还包括：在所述图像识别的输出结果为相似度概率大于规定概率值时，识别为在所述原始图像中包含所述目标图像。

9.一种图像识别装置，利用人工神经网络来识别在原始图像中是否包含目标图像，

所述图像识别装置包括：

轮廓信息获取单元，利用所述人工神经网络的降维算法，从所述原始图像中获取该原始图像的全局轮廓信息；

目标图像区域获取单元，根据所述全局轮廓信息和所述目标图像的样本，从所述原始图像中获取与所述目标图像相似的图像区域作为目标图像区域；

图像识别单元，根据获取的所述目标图像区域和所述目标图像的所述样本，并基于所述人工神经网络的升维算法，进行针对所述目标图像区域的图像识别，以识别在原始图像中是否包含目标图像。

10.一种图像识别装置，利用人工神经网络来识别在原始图像中是否包含目标图像，所述图像识别装置包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行权利要求1-8中任一项所述的图像识别方法。

11.一种计算机可读介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行权利要求1-8中任一项所述的图像识别方法。