[发明专利]重复图像识别方法及装置

权利要求书

1.一种重复图像识别方法，其特征在于，包括：

基于图像检索系统，获取第一图像对应的第二图像；

获取所述第一图像的灰度图与所述第二图像的灰度图；

将所述第二图像的灰度图进行缩放，得到缩放后的相似灰度图；

将所述缩放后的相似灰度图作为模板图像，所述第一图像的灰度图作为全局图像，或将所述第一图像的灰度图作为模板图像，将所述缩放后的相似灰度图作为全局图像，通过模板匹配算法获取所述第二图像与所述第一图像的相似值；

将与所述第一图像的相似值处于预设范围内的第二图像，确定为第三图像，以及，将大于第二阈值的第二图像确定为重复的图像，将小于第一阈值内的第二图像确定为不重复的图像，所述预设范围为从所述第一阈值至所述第二阈值；

将所述第一图像与第三图像输入至训练后孪生神经网络进行重复图像识别，得到第三图像与所述第一图像的重复图像识别结果，所述识别结果包括所述第三图像是重复的图像、所述第三图像是不重复的图像；

其中，在所述图像为动态图像时，所述基于图像检索系统，获取第一图像对应的第二图像，包括：

获取所述第一图像的第一特征信息；

根据所述第一图像的关键图像数量、以及图像检索系统中各图像的关键图像数量，对所述图像检索系统中的图像进行筛选得到筛选后图像；所述图像检索系统存储有图像的特征信息及图像标识；

根据所述筛选后图像各图像的特征信息与所述第一特征信息相似度，对所述筛选后图像中各图像的图像标识进行排序；

根据预设选择条件，从排序结果中确定所述第二图像的图像标识；

根据所述第二图像的图像标识，获取所述第一图像对应的所述第二图像；

其中，在所述图像为动态图像时，所述将所述第一图像与第三图像输入至所述训练后孪生神经网络进行重复图像识别，得到第三图像与所述第一图像的重复图像识别结果，包括：在所述第一图像的关键图像数量大于预设阈值时，根据所述训练后孪生神经网络分别计算第一图像各关键图像与第三图像对应关键图像的相似度，得到各对应关键图像的局部特征相似度；根据各对应关键图像的局部特征相似度输出第三图像与第一图像的识别结果。

2.根据权利要求1所述的重复图像识别方法，其特征在于，还包括：

获取图像的关键图像；

对所述图像的关键图像进行特征提取，得到所述图像的特征信息；

获取所述图像的图像标识；

将所述图像的特征信息以及图像标识，存储至所述图像检索系统。

3.根据权利要求2所述的重复图像识别方法，其特征在于，所述获取所述图像的图像标识的步骤，包括：

对所述图像进行消息摘要处理得到所述图像的信息摘要，将所述信息摘要作为所述图像的图像标识。

4.根据权利要求2所述的重复图像识别方法，其特征在于，所述获取图像的关键图像的步骤，包括：

在所述图像为静态图像时，直接将所述静态图像的图像作为所述图像的关键图像；

在所述图像为动态图像时，对所述动态图像的多个图像进行关键图像提取得到所述图像的关键图像，所述关键图像为所述动态图像的第一帧图像和最后一帧图像。

5.根据权利要求1所述的重复图像识别方法，其特征在于，所述根据所述第一特征信息，在图像检索系统中查找得到所述第二图像的图像标识的步骤，包括：

根据所述图像检索系统中各图像的特征信息与所述第一特征信息的相似度，对所述图像检索系统中各图像的图像标识进行排序；

根据预设选择条件，从排序结果中确定所述第二图像的图像标识。

6.根据权利要求1所述的重复图像识别方法，其特征在于，在获取第二图像与所述第一图像的相似值的步骤之后，还包括：

将与所述第一图像的相似值大于所述预设范围的第二图像，确定为所述第一图像的重复图像。

7.根据权利要求1所述的重复图像识别方法，其特征在于，还包括：

将所述第一图像的重复图像识别结果存储至区块链中。