[发明专利]图像的标识方法、标识装置及终端设备在审
申请号: | 202011192599.5 | 申请日: | 2020-10-30 |
公开(公告)号: | CN112215302A | 公开(公告)日: | 2021-01-12 |
发明(设计)人: | 夏成明 | 申请(专利权)人: | OPPO广东移动通信有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06T5/00;G06T7/11;G06T3/40 |
代理公司: | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人: | 李木燕 |
地址: | 523860 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 标识 方法 装置 终端设备 | ||
本申请提供的一种图像的标识方法,包括:计算待处理图像的第一哈希值;将所述第一哈希值与预先存储的至少两个预设哈希值分别进行比对,获得所述第一哈希值分别针对各个预设哈希值的哈希值相似度,其中,每一个预设哈希值对应一个预设标识,且不同的预设哈希值所对应的预设标识不同;根据各个所述哈希值相似度,从各个所述预设标识中确定所述待处理图像所对应的标识,其中,所述待处理图像所对应的标识用于表示所述待处理图像的类别信息。通过上述方法,可以解决现有技术中采用卷积神经网络模型等方式来识别图像的类别时计算过程较为复杂,运行时对终端设备的性能的损耗较大的问题。
技术领域
本申请属于图像标识技术领域,尤其涉及图像的标识方法、图像的标识装置、终端设备及计算机可读存储介质。
背景技术
在诸如游戏等许多应用中,常常需要识别诸如用户头像等图像的类别,以针对识别得到的图像类别,提供个性化的功能,例如实现个性化推荐或者提示等等。
而目前,常常采用卷积神经网络模型来识别图像的类别,但由于卷积神经网络往往结构复杂,对终端设备的资源消耗较大,往往会导致计算过程较为复杂,运行时对终端设备的性能的损耗较大。
发明内容
本申请实施例提供了图像的标识方法、图像的标识装置、终端设备及计算机可读存储介质,可以解决现有技术中采用卷积神经网络模型等方式来识别图像的类别时计算过程较为复杂,运行时对终端设备的性能的损耗较大的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种图像的标识方法,包括:
计算待处理图像的第一哈希值;
将所述第一哈希值与预先存储的至少两个预设哈希值分别进行比对,获得所述第一哈希值分别针对各个预设哈希值的哈希值相似度,其中,每一个预设哈希值对应一个预设标识,且不同的预设哈希值所对应的预设标识不同;
根据各个所述哈希值相似度,从各个所述预设标识中确定所述待处理图像所对应的标识,其中,所述待处理图像所对应的标识用于表示所述待处理图像的类别信息。
第二方面,本申请实施例提供了一种图像的标识装置,包括:
计算模块,用于计算待处理图像的第一哈希值;
比对模块,用于将所述第一哈希值与预先存储的至少两个预设哈希值分别进行比对,获得所述第一哈希值分别针对各个预设哈希值的哈希值相似度,其中,每一个预设哈希值对应一个预设标识,且不同的预设哈希值所对应的预设标识不同;
确定模块,用于根据各个所述哈希值相似度,从各个所述预设标识中确定所述待处理图像所对应的标识,其中,所述待处理图像所对应的标识用于表示所述待处理图像的类别信息。
第三方面,本申请实施例提供了一种终端设备,包括存储器、处理器、显示器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,上述处理器执行上述计算机程序时实现如第一方面上述的图像的标识方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,上述计算机可读存储介质存储有计算机程序,上述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面上述的图像的标识方法。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,当计算机程序产品在终端设备上运行时,使得终端设备执行上述第一方面中上述的图像的标识方法。
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