[发明专利]一种图像处理方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待分类的双视角数据集；其中，所述双视角包括图像视角和文本视角；

对所述双视角数据集中的图像进行分组划分，利用分组结果确定图像包；

对所述双视角数据集中的文本信息进行段落划分，利用段落划分结果确定文本包；

将所述图像包和所述文本包输入至双视角分类器中进行分类处理，获得图像分类结果；其中，所述双视角分类器为利用多示例学习，进行迭代求解得到的分类器；

存储所述图像分类结果，并利用所述图像分类结果进行图像检索；

其中，所述双视角分类器的获取过程，包括：利用交互式迭代框架更新每个模型变量的方式求解模型，得到所述双视角分类器；

所述利用交互式迭代框架更新每个模型变量的方式求解模型，包括：获取包括文本信息的图像训练集，并将图像训练集中的图像和文本信息分别划分到图像视角和文本视角中，获得图像视角数据和文本视角数据；利用聚类算法对所述图像视角数据进行聚类，获得聚类结果，并将聚类结果作为图像训练包；其中，所述图像训练包中的每一张图像分别作为一个图像训练示例；将文本视角数据中的每一段文本信息作为文本训练包，每段文本信息中的关键字作为文本训练示例；利用包注释评分方法对所述图像训练包和所述文本训练包进行评分，并利用评分结果确定正负性；利用相似度模型处理正包中的模糊标签，计算相似度权值；将模糊示例及所述相似度权值作为输入数据，构建初始分类器；计算所述初始分类器中所述文本视角的超平面，以及所述图像视角的超平面，获得所述双视角分类器。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，对所述双视角数据集中的图像进行分组划分，利用分组结果确定图像包，包括：

对所述双视角数据集中的图像进行图像特征提取处理，获得图像特征；

利用聚类算法并结合所述图像特征对所述图像进行聚合，并按照聚合结果确定初始图像包；

对所述初始图像包进行评分以确定正负性，并计算图像正包中各个图像示例间的相似度，获得所述图像包。

3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，对所述双视角数据集中的文本信息进行段落划分，利用段落划分结果确定文本包，包括：

对所述双视角数据集中的文本信息划分段落，并将每一段文本作为一个初始文本包；

提取每一段文本的关键字列表，并将所述关键字列表中的每个关键字分别作为一个文本示例；

对每个所述初始文本包进行评分，并利用评分结果对所述初始文本包进行评分，获得所述文本包。

4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述对每个所述初始文本包进行评分，包括：

利用所述关键字在所述关键字列表中的位置信息和所述初始文本包中关键字的总数，对所述文本示例进行评分。

5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述利用评分结果确定正负性，包括：

利用所述评分结果对所述图像训练包进行排序，将排序在指定数值前的图像训练包确定为正包，将排序在所述指定数值后的图像训练包确定为负包。