[发明专利]一种图像分类方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分类图像；

提取所述待分类图像的目标特征向量；

根据所述目标特征向量及预先建立的特征向量与图像类别的对应关系，确定所述目标特征向量对应的目标图像类别；

将所述目标图像类别确定为所述待分类图像的类别。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标特征向量及预先建立的特征向量与图像类别的对应关系，确定所述目标特征向量对应的目标图像类别的步骤，包括：

根据所述目标特征向量及预先建立的特征向量与图像类别的对应关系，采用聚类算法确定所述目标特征向量对应的目标图像类别的步骤。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标特征向量及预先建立的特征向量与图像类别的对应关系，采用聚类算法确定所述目标特征向量对应的目标图像类别的步骤，包括：确定所述目标特征向量与预先建立的特征向量与图像类别的对应关系中的每一特征向量的距离；

将与所述目标特征向量距离最近的K个特征向量确定为近邻特征向量，其中，K为大于1的正整数；

根据所述对应关系，确定每个所述近邻特征向量对应的图像类别；

根据所确定的图像类别，确定所述目标特征向量对应的目标图像类别。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所确定的图像类别，确定所述目标特征向量对应的目标图像类别的步骤，包括：

将所确定的图像类别中比例最高的图像类别，确定为所述目标特征向量对应的目标图像类别。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述将所确定的图像类别中比例最高的图像类别，确定为所述目标特征向量对应的目标图像类别的步骤之前，所述方法还包括：

确定所述比例最高的图像类别的比例达到预设比例。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标特征向量及预先建立的特征向量与图像类别的对应关系，确定所述目标特征向量对应的目标图像类别的步骤，包括：

确定所述目标特征向量与预先建立的特征向量与图像类别的对应关系中的每一特征向量的距离；

确定与所述目标特征向量距离最近的一个特征向量；

根据所述对应关系，确定所述与目标特征向量距离最近的一个特征向量对应的图像类别；

将所确定的图像类别，确定为所述目标特征向量对应的目标图像类别。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述待分类图像的目标特征向量的步骤，包括：

将所述待分类图像输入目标网络模型，得到所述待分类图像的目标特征向量，其中，所述目标网络模型为预先训练完成的用于提取图像特征向量的网络模型。

8.一种图像分类装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取待分类图像；

特征向量提取模块，用于提取所述待分类图像的目标特征向量；

第一类别确定模块，用于根据所述目标特征向量及通过对应关系建立模块预先建立的特征向量与图像类别的对应关系，确定所述目标特征向量对应的目标图像类别；

第二类别确定模块，用于将所述目标图像类别确定为所述待分类图像的类别。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器和通信总线，其中，处理器、存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。