[发明专利]图像内容理解方法、装置及服务器

摘要

本发明实施例公开了图像内容理解方法、装置及服务器，包括下述步骤：获取需要分析的人脸图像；提取所述人脸图像的初始高维特征集；通过线性变换系数矩阵对所述初始高维特征集进行处理，获取表征所述初始高维特征集主要识别特征的低维特征集；基于所述低维特征集，对所述人脸图像进行内容理解。在对图像进行降维时，采用表征高维特征和低维特征之间映射关的线性变换系数矩阵作为相对方，由于线性变换系数矩阵被严格限定误差率，因此得出的初始高维特征集能够很好地反应初始高维特征集的可区分识别特征，提高了图像识别的准确率同时也保证了图像识别的效率。

主权项

1.一种图像内容理解方法，其特征在于，包括下述步骤：获取需要分析的人脸图像；提取所述人脸图像的初始高维特征集；通过线性变换系数矩阵对所述初始高维特征集进行处理，获取表征所述初始高维特征集主要识别特征的低维特征集；基于所述低维特征集，对所述人脸图像进行内容理解；所述线性变换系数矩阵通过下述步骤计算形成：将训练样本数据进行归一化处理得到表征所述训练样本数据的样本标量数据；将所述样本标量数据输入卷积神经网络分类模型得到所述样本标量数据的初步特征数据；采用PCA技术对所述初步特征数据进行主成分分析，得到所述初步特征数据的目标低维数据；计算表征所述初步特征数据与所述目标低维数据之间映射关系的线性变换系数矩阵；所述计算表征所述初步特征数据与所述目标低维数据之间映射关系的线性变换系数矩阵的步骤之后，还包括下述步骤：通过损失函数对所述线性变换系数矩阵进行训练学习；当所述损失函数计算的误差值低于预设的第一损失阈值时结束学习。