[发明专利]基于少量样本的图像识别方法和系统

说明书

本公开的实施例公开了基于少量样本的图像识别方法和系统。该方法的一具体实施方式包括：获取图像集合；对图像集合进行特征提取，得到图像特征集合；根据至少一个基础类别特征，确定每一类支撑样本特征和查询样本特征的相似度；根据相似度对图像集合进行分类，得到分类结果；控制具有显示功能的终端设备将分类结果进行显示。实现了更加精准的图像分类，使显示的分类结果更加吸引用户，增加网络流量。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及基于少量样本的图像识别方法和系统。

背景技术

图像分类，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。

相关的方法中大多效果较差，使用户看的的分类结果难以吸引用户，无法增加网络流量。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了基于少量样本的图像识别方法和系统，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种基于少量样本的图像识别方法，该方法包括：获取图像集合，其中，上述图像集合包括至少一类支撑样本和查询样本；对上述图像集合进行特征提取，得到图像特征集合，其中，上述图像特征集合包括至少一类支撑样本特征和查询样本特征；根据上述至少一个基础类别特征，确定每一类支撑样本特征和上述查询样本特征的相似度；根据上述相似度对上述图像集合进行分类，得到分类结果；控制具有显示功能的终端设备将上述分类结果进行显示。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种基于少量样本的图像识别系统，系统包括：获取单元，被配置成获取图像集合，其中，上述图像集合包括至少一类支撑样本和查询样本；提取单元，被配置成对上述图像集合进行特征提取，得到图像特征集合，其中，上述图像特征集合包括至少一类支撑样本特征和查询样本特征；确定单元，被配置成根据上述至少一个基础类别特征，确定每一类支撑样本特征和上述查询样本特征的相似度；分类单元，被配置成根据上述相似度对上述图像集合进行分类，得到分类结果；控制单元，被配置成控制具有显示功能的终端设备将上述分类结果进行显示。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：通过对上述图像集合进行特征提取得到图像特征集合，而后根据至少一个基础类别特征，确定每一类支撑样本特征和上述查询样本特征的相似度，进而根据相似度对图像集合进行分类，最后控制具有显示功能的终端设备将上述分类结果进行显示。实现了更加精准的图像分类，使显示的分类结果更加吸引用户，增加网络流量。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开一些实施例的基于少量样本的图像识别方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的基于少量样本的图像识别方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公开的基于少量样本的图像识别系统的一些实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。