[发明专利]数据处理方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括：获取目标图像在第一数据源中的数据；基于第一数据源中的数据，提取目标图像的多个第一目标特征；分别基于多个第一目标特征，确定目标图像属于预定类型的多个第一初始概率；基于多个第一初始概率，确定目标图像属于预定类型的第一目标概率，并基于第一目标概率确定目标图像的分类结果。本发明提出的图像分类方法，解决了在相关技术中对目标图像进行分类时，存在鲁棒性低的技术问题，通过将分类结果渲染到AR/VR显示设备，本发明还可应用于虚拟现实领域。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

相关技术中，视图数据通常也可以称为视图特征数据，可以通过视图数据分析解决分类问题。例如，可以通过视图特征数据解决不同视觉特征类型下的分类问题，可以通过视图特征数据解决用户在不同行为特征类型下的分类问题，等等。相关技术中的基于视图特征数据进行分类的方法虽然能够解决分类问题，但相关技术中的基于视图特征数据进行分类的方法的鲁棒性差、扩展性差，且泛化性差。即，在相关技术中，存在对目标对象进行分类时，存在鲁棒性低的问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中对目标图像进行分类时，存在鲁棒性的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，包括：获取目标图像在第一数据源中的数据；基于所述第一数据源中的数据，提取所述目标图像的多个第一目标特征；分别基于所述多个第一目标特征，确定所述目标图像属于预定类型的多个第一初始概率；基于所述多个第一初始概率，确定所述目标图像属于所述预定类型的第一目标概率，并基于所述第一目标概率确定所述目标图像的分类结果。

可选地，所述基于所述第一目标概率确定所述目标图像的分类结果，包括：判断所述第一目标概率是否超过预定概率阈值；在判断结果为是的情况下，基于所述第一目标概率确定所述目标图像的分类结果。

可选地，所述方法还包括：在判断结果为否的情况下，基于所述第一数据源中的数据，提取所述目标图像的其它特征，并基于所述其它特征确定所述目标图像属于所述预定类型的其它概率，其中，所述其它特征为基于所述第一数据源中的数据提取的特征中，除所述多个第一目标特征之外的特征；基于所述第一目标概率和所述其它概率，确定所述目标图像的分类结果。

可选地，所述基于所述第一目标概率和所述其它概率，确定所述目标图像的分类结果，包括：基于所述第一目标概率和所述其它概率，确定所述目标图像属于所述预定类型的融合概率；基于所述融合概率和预定概率阈值，确定所述目标图像的分类结果。

可选地，所述基于所述多个第一初始概率，确定所述目标图像属于所述预定类型的第一目标概率，包括：基于所述多个第一初始概率，采用贝叶斯法则以及所述多个第一初始概率间相互独立的条件，确定所述目标图像属于所述预定类型的第一目标概率。

可选地，所述方法还包括：在判断结果为否的情况下，获取所述目标图像属于所述预定类型的第二目标概率，其中，所述第二目标概率为基于所述目标图像在第二数据源中的数据获得的概率，所述第二数据源为与所述第一数据源不同的数据源；基于所述第一目标概率和所述第二目标概率，确定所述目标图像的分类结果。

可选地，所述基于所述第一目标概率确定所述目标图像的分类结果，包括：在所述预定类型为多个不同的类型的情况下，对所述多个不同的类型分别对应的第一目标概率进行比较；确定所述多个不同的类型分别对应的第一目标概率中最大概率对应的类型为所述目标图像所属的类型。