[发明专利]一种图像数据处理方法及相关装置

说明书

本申请涉及人工智能领域，公开了一种图像数据处理方法，可用于机器人进行绘本匹配，本申请在确定图模型中的最邻向量时，按照一定的方向约束进行贪婪搜索，降低了每次搜索的候选池中候选特征向量的数量。本申请提出了一种新的候选池筛选策略，基于方向约束对候选池塞入的邻居向量进行筛选，减少了无效的距离计算。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种图像数据处理方法及相关装置。

背景技术

人工智能(artificial intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。

在儿童早期教育阶段，绘本是儿童认知世界的重要途径。然而，传统的纸质绘本在使用过程中，往往会遇到很多困难，例如很多家长没有足够的时间去陪孩子读绘本，以及针对于一些英文绘本，有些家长的英语发音并没有那么标准，会对孩子造成误导。为了解决这些问题，出现了诸如点读笔，点读机等产品，但这些产品都存在交互方式不友好，绘本支持数量少等问题，因此，出现了一种全新的产品——绘本阅读智能终端(包括绘本阅读手机、绘本阅读平板、绘本阅读机器人等)。

用户在进行绘本阅读时，可以将绘本放置于终端设备的摄像头的图像采集区域内，终端设备采集包括绘本的图像，并确定位于图像采集区域内的绘本对象，但是，在实际使用过程中，由于目前的绘本阅读产品需要支持上万级的绘本库，导致终端设备存在着绘本识别响应时间慢、绘本识别率低的问题。

发明内容

第一方面，本申请提供了一种图像数据处理方法，所述方法包括：

获取目标图像的第一特征向量，所述第一特征向量为对所述目标图像的局部特征进行特征提取得到的；

终端设备在获取到目标图像之后，可以将目标图像发送至云侧的服务器，云侧的服务器可以对目标图像的多个局部特征进行特征提取，得到多个第一特征向量。或者，终端设备在获取到目标图像之后，可以对目标图像的多个局部特征进行特征提取，得到多个第一特征向量。每个第一特征向量可以表示出各个图像的像素点的局部特征，其中，每个第一特征向量与目标图像中的一个像素点对应，多个第一特征向量中的每个第一特征向量可以表示对应的像素点的局部特征值。

获取图模型，所述图模型包括多个向量；

在一种实现中，终端设备的存储器(该存储器可以属于该终端设备或者为该终端设备的外部存储器)中可以存储有图模型，相应的，终端设备可以从存储器中获取到图模型。在一种实现中，云侧设备可以获取到图模型，如果后续的图像匹配过程由云侧设备来完成，则云侧设备可以不将该图模型发送至端侧，如果后续的图像匹配过程由端侧的终端设备来完成，则云侧设备可以将该图模型发送至端侧的终端设备。每个向量可以表示出各个图像的像素点的局部特征，其中，每个向量与预设图像中的一个像素点对应，多个向量中的每个向量可以表示对应的像素点的局部特征值，在绘本阅读的场景中，图模型可以表示与预设的各个绘本的绘本页的图像的像素点的局部特征，相应的，多个向量中的每个向量可以表示绘本的绘本页的图像的像素点的局部特征。