[发明专利]图像识别方法和装置、电子设备、存储介质、程序产品

说明书

本申请实施例公开了一种图像识别方法和装置、电子设备、存储介质、程序产品，其中，方法包括：对图像集中每个图像进行特征提取，获得至少两个图像特征；基于图像特征确定图像集中每两个图像之间的相似度；基于每两个图像之间的相似度和标注图像的标注类别，确定图像集中未标注图像的类别；通过图像之间的相似度结合标注图像的标注类别，实现在具有少量标注样本的情况下，将类别进行扩散，进而估计出大量无标记图像的类别。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术，尤其是一种图像识别方法和装置、电子设备、存储介质、程序产品。

背景技术

视频结构化是一种视频内容信息提取的技术，它对视频中包含的人物、物体、场景等采用检测、跟踪、识别等方法，获得其对应的类别和属性信息。这些信息可以从视频中提取出来并处理为文本文件，方便存储和进行快速搜索，对视频理解有很大的实用价值。而对这些目标进行识别的过程通常需要大量的人工数据标注作为支持。

发明内容

本申请实施例提供的一种图像识别技术。

根据本申请实施例的一个方面，提供的一种图像识别方法，包括：

对图像集中每个图像进行特征提取，获得至少两个图像特征，所述图像集中包括至少一个标注图像和至少一个未标注图像，所述标注图像具有标注类别；

基于所述图像特征确定所述图像集中每两个所述图像之间的相似度；

基于所述每两个图像之间的相似度和所述标注图像的标注类别，确定所述图像集中未标注图像的类别。

可选地，在本申请上述实施例的图像识别方法中，在对图像集中每个图像进行特征提取，获得至少两个图像特征之前，还包括：

对所述图像集中至少一个图像进行识别处理，获得至少一个类别识别结果；

基于所述至少一个类别识别结果确定标注图像。

可选地，在本申请上述实施例的图像识别方法中，所述基于所述至少一个类别识别结果确定标注图像，包括：

响应于所述至少一个类别识别结果正确的情况，将每个类别识别结果的标注类别作为所述类别识别结果对应的图像的标注类别，并将所述类别识别结果对应的图像作为所述标注图像。

可选地，在本申请上述实施例的图像识别方法中，所述对所述图像集中至少一个图像进行识别处理，获得至少一个类别识别结果，包括：

基于深度神经网络对所述图像集中至少一个图像进行识别处理，获得所述图像分别对应至少一个类别的概率值；

从所述类别对应的至少一个概率值中获取至少一个大于预设值的概率值，将大于预设值的概率值对应的类别识别结果。

可选地，在本申请上述实施例的图像识别方法中，所述基于所述图像特征确定所述图像集中每两个所述图像之间的相似度，包括：

基于预先训练的相似度图确定所述图像集中每两个所述图像之间的相似度。

可选地，在本申请上述实施例的图像识别方法中，所述相似度图的训练过程包括：

基于所述图像特征确定所述图像集中每两个所述图像之间的初始相似度；

将所述每个图像作为节点，同时将所述初始相似度作为边，建立所述相似度图。

可选地，在本申请上述实施例的图像识别方法中，所述基于所述图像特征确定所述图像集中每两个所述图像之间的初始相似度，包括：

基于所述图像集中每两个所述图像对应的图像特征之间的距离，确定所述图像集中每两个所述图像之间的初始相似度。