[发明专利]一种图片判别方法及装置

权利要求书

1.一种图片判别方法，其特征在于，包括：

获取一张待判别图片，并按照预设尺寸，将所述待判别图片切分为尺寸相同的N张待分类图片；其中，N为大于1的正整数；

分别对所述N张待分类图片进行识别，获得各所述待分类图片的图片类别；其中，所述图片类别包括：翻拍小图和模糊小图；

根据各所述待分类图片的图片类别，统计所述N张待分类图片的类别数量，并根据所述类别数量，确定所述待判别图片的图片类型；其中，所述图片类型包括：翻拍大图、清晰大图和模糊大图。

2.根据权利要求1所述的一种图片判别方法，其特征在于，所述根据各所述待分类图片的图片类别，统计所述N张待分类图片的类别数量，并根据所述类别数量，确定所述待判别图片的图片类型，具体为：

根据各所述待分类图片的图片类别，统计得到所述翻拍小图的第一数量和所述模糊小图的第二数量；

当所述第一数量大于等于第一预设值时，确定所述待判别图片的图片类型为翻拍大图；

当所述第一数量小于第一预设值、所述第二数量大于等于第二预设值时，确定所述待判别图片的图片类型为模糊大图；

当所述第一数量小于第一预设值时、且所述第二数量小于第二预设值时，确定所述待判别图片的图片类型为清晰大图。

3.根据权利要求2所述的一种图片判别方法，其特征在于，确定所述待判别图片的图片类型为清晰大图后，还包括：

获取所述清晰大图的图片特征，并将所述清晰大图的图片特征与图片数据库中所有图片的图片特征与一一进行特征匹配；

若所述图片数据库中存在与所述清晰大图匹配成功的图片，确定所述清晰大图为图片数据库重复图片；

若所述图片数据库中不存在与所述清晰大图匹配成功的图片，确定所述清晰大图不为所述图片数据库重复图片。

4.根据权利要求3所述的一种图片判别方法，其特征在于，所述分别对所述N张待分类图片进行识别，获得各所述待分类图片的图片类别，具体为：

将所述N张待分类图片输入图片分类模型，以使所述图片分类模型对所述N张待分类图片进行识别，得到各所述待分类图片的图片类别。

5.根据权利要求4所述的一种图片判别方法，其特征在于，所述获取所述清晰大图的图片特征，具体为：

将所述清晰大图输入图片特征提取模型，以使所述图片特征提取模型对所述清晰大图进行特征提取，从而获得所述清晰大图的图片特征。

6.根据权利要求4所述的一种图片判别方法，其特征在于，所述图片分类模型的训练包括：

从所述图片数据库中获取多张第一图片，标注各所述第一图片的图片类别；其中，所述图片类别包括：所述翻拍小图和所述模糊小图；

将各标注过的第一图片切分后输入卷积神经网络-图片分类模型；

根据所述卷积神经网络-图片分类模型的输出，计算误差，反向传播所述误差，更新网络参数，直至网络收敛，所述图片分类模型的训练完成。

7.根据权利要求5所述的一种图片判别方法，其特征在于，所述图片特征提取模型的训练包括：

从所述图片数据库中获取多张第三图片，根据各所述第三图片的特征对所述图片数据库的图片进行搜索并标注，得到各所述第三图片的正样本、负样本和目标图片；

将各所述第三图片的正样本、负样本和目标图片输入卷积神经网络-图片特征提取模型；

根据所述卷积神经网络-图片特征提取模型的输出，计算误差，反向传播所述误差，更新网络参数，直至网络收敛，所述图片特征提取模型的训练完成。