[发明专利]一种识别低分辨率商品图像的处理算法

权利要求书

1.一种识别低分辨率商品图像的处理算法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、通过预训练的常用图像识别算法建立大规模商品指纹库；

S2、输入目标商品图像，从商品指纹库获取最相似的5张商品图像；

S3、通过构建的算法模型重建步骤S2所述的目标商品图像，并结合步骤S2所述最相似的5张商品图像优化纹理信息；

目标商品图像的重建包括以下步骤：

S31.判断所述目标商品图像是否有商标区域，若是，则根据步骤S2所述最相似的5张商品图像，恢复商标区域纹理特征；若否，则继续下一步；

S32.判断所述目标商品图像是否有文本区域，若是，则根据步骤S2所述最相似的5张商品图像，恢复文本区域纹理特征；若否，则继续下一步；

S33.对所述目标商品图像的背景区域根据步骤S2所述最相似的5张商品图像进行重建；

所述步骤S31、步骤S32、步骤S33中商标区域、文本区域、背景区域的定位，采用区域特征显著算法，通过有监督的回归定位学习获得；恢复纹理特征通过有监督的特征迁移算法实现，监督损失函数包括纹理相似性和逐像素判别函数；

S4、利用步骤S3获得的重建后的目标商品图像进行分类，输出目标商品类别信息；目标商品图像真实类别不包含在已知商品指纹库时，通过提取的图像特征的度量判别，容易归纳为一个未知类别，扩充商品指纹库。

2.根据权利要求1所述的一种识别低分辨率商品图像的处理算法，其特征在于，所述步骤S4中，重建后的目标商品图像通过区域特征显著算法提取特征向量，共提取三组特征，包括商标区域、文本区域和背景区域。

3.根据权利要求2所述的一种识别低分辨率商品图像的处理算法，其特征在于，所述步骤S4中，重建后的目标商品图像分类通过提取的三组特征向量，通过三元组损失、中心损失以及基于高维非线性空间的分类输出算法进行判别学习。