[发明专利]图像的处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像的处理方法，其特征在于，所述处理方法包括：

获取待检测图像中的待检测区域；其中，所述待检测区域包括服饰；

确定所述待检测区域对应的待检测服饰特征；

确定基准服饰图像对应的基准服饰特征相对于所述待检测服饰特征的第一相似度分数和第二相似度分数，所述第一相似度分数是第一距离空间中的相似度分数，所述第二相似度分数是第二距离空间中的相似度分数；

根据所述第一相似度分数和所述第二相似度分数，确定与所述待检测图像匹配的基准服饰图像。

2.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述获取待检测图像中的待检测区域，包括：

确定待检测图像中的第一检测区域；其中，所述第一检测区域中包括服饰；

在所述第一检测区域中，获取服饰关键点；

在所述第一检测区域中，根据所述服饰关键点，确定所述待检测区域。

3.如权利要求1或2所述的处理方法，其特征在于，所述处理方法还包括：

获取待筛选图像中的第一区域；其中，所述第一区域包括服饰；

筛选所述第一区域，以得到第二区域；

确定所述第二区域对应的待筛选图像为所述基准服饰图像，并确定所述基准服饰图像对应的服饰特征为所述基准服饰特征。

4.如权利要求1-3中任一项所述的处理方法，其特征在于，确定基准服饰图像对应的基准服饰特征相对于所述待检测服饰特征的第一相似度分数和第二相似度分数，包括：

在所述第一距离空间或所述第二距离空间中，确定所述基准服饰特征与各待检测服饰特征之间的第三相似度分数；

将预设数量的、第三相似度分数最高的基准服饰图像作为所述第一距离空间或所述第二距离空间对应的第一服饰图像；

根据所述待检测服饰特征、所述第一服饰图像对应的基准服饰特征，生成所述第一距离空间或所述第二距离空间的平均服饰特征；

在所述第一距离空间中，确定所述基准服饰特征与平均服饰特征之间的所述第一相似度分数、或者、在所述第二距离空间中，确定所述基准服饰特征与平均服饰特征之间的所述第二相似度分数。

5.如权利要求1-4中任一项所述的处理方法，其特征在于，根据所述第一相似度分数和所述第二相似度分数，确定与所述待检测图像匹配的基准服饰图像，包括：

根据所述基准服饰图像对应的第一相似度分数以及第二相似度分数，生成所述基准服饰图像对应的综合相似度分数；

当所述综合相似度分数大于或等于预设分数时，确定所述基准服饰图像为与所述待检测图像匹配的基准服饰图像。

6.如权利要求5所述的处理方法，其特征在于，所述处理方法还包括：

根据所述综合相似度分数的大小，依序排列并显示与所述待检测图像匹配的基准服饰图像。

7.如权利要求5或6所述的处理方法，其特征在于，所述处理方法还包括：

根据所述与所述待检测图像匹配的基准服饰图像对应的服饰类别，确定所述待检测图像对应的服饰类别。

8.如权利要求1-7中任一项所述的处理方法，其特征在于，所述确定所述待检测区域对应的待检测服饰特征，包括：通过深度学习模型，确定所述待检测区域对应的待检测服饰特征。

9.如权利要求8所述的处理方法，其特征在于，所述深度学习模型包括特征提取网络和分类网络，所述深度学习模型的训练流程如下：

输入训练用图像至所述深度学习模型中，以通过所述特征提取网络得到所述训练用图像对应的训练服饰特征、通过所述分类网络得到所述训练用图像对应的训练服饰类别；

根据所述训练服饰类别，确定所述训练用图像对应的分类损失和/或三元组损失；

根据所述分类损失和/或所述三元组损失，对所述深度学习模型进行训练，训练后的深度学习模型的特征提取网络用于确定所述待检测区域对应的待检测服饰特征和/或基准服饰图像对应的基准服饰特征。