[发明专利]一种图像识别方法、装置和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种图像识别方法、装置和存储介质。本发明实施例可以在视频播放的过程中，截取视频画面中预设区域的图像；获取图像的特征点集，及特征点集中特征点的描述符；根据特征点的描述符，在预设的基准图像特征集中获取与特征点汉明距离最短的基准点；检测特征点与基准点是否正确匹配；若特征点集中正确匹配的特征点数量超过预设数值，则确定图像与基准图像匹配成功。该方案相对于现有技术资源占用量小，在减轻数据处理负担的同时保障了图像识别的效率。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种图像识别方法、装置和存储介质。

背景技术

随着网络技术的发展，网络直播作为一种新兴的网络社交方式，发展迅速。用户可以实时直播电竞游戏、电影、电视剧等，也可以观看其他网友直播的视频。

在直播中，可以通过图像识别技术识别出精彩的事件或是情节，来提醒观众注意观看，提升用户的观看体验。例如，在电竞游戏直播中，发生“五杀”或“四杀”等游戏精彩事件时，可以通过图像识别获取这些信息，以及时提示观众不要错过精彩瞬间。目前，对视频进行图像识别的主流方案是利用深度卷积神经网络训练模型进行图像识别。

在对现有技术的研究和实践过程中，本发明的发明人发现，在视频播放的过程中，利用深度卷积神经网络训练模型进行图像识别需要耗费大量的计算资源，尤其是当视频播放平台的视频播放量加大时，同时对大量视频在线进行图像识别，更会加剧资源占用情况，影响系统性能。

发明内容

本发明实施例提供一种图像识别方法、装置和存储介质，旨在解决视频中图像识别占用资源大的技术问题。

本方法实施例提供一种图像识别方法，包括：

在视频播放的过程中，截取所述视频画面中预设区域的图像；

获取所述图像的特征点集，及所述特征点集中特征点的描述符；

根据所述特征点的描述符，在预设的基准图像特征集中获取与所述特征点汉明距离最短的基准点；

检测所述特征点与所述基准点是否正确匹配；

若所述特征点集中正确匹配的特征点数量超过预设数值，则确定所述图像与基准图像匹配成功。

在一些实施例中，所述获取所述图像的特征点集，包括：

对所述图像中的像素点进行特征点识别，得到所述图像对应的候选特征点集；

根据预设规则对所述候选特征点集中的特征点进行筛选，得到所述图像的特征点集。

在一些实施例中，所述根据预设规则对所述候选特征点集中的特征点进行筛选，得到所述图像的特征点集，包括：

分别计算所述候选特征点集中各特征点的角点响应值；

根据所述角点响应值，在所述候选特征点集中筛选出预设数量的特征点，配置得到所述图像的特征点集。

在一些实施例中，所述根据所述角点响应值，在所述候选特征点集中筛选出预设数量的特征点，配置得到所述图像的特征点集，之前还包括：

根据所述预设区域的位置确定特征点的需求量，将所述需求量配置为所述预设数量。

在一些实施例中，所述获取所述图像的特征点集，包括：

以所述图像中的像素点为圆心，根据预设半径确定所述像素点对应的参考点；

获取所述像素及其对应的参考点的灰度值信息，根据所述灰度值信息确定所述素点是否为特征点；

若所述像素点为特征点，则将所述像素点配置到所述图像的特征点集中。