[发明专利]图像对象识别方法和装置、存储介质有效
| 申请号： | 201810338448.2 | 申请日： | 2018-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN108681743B | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 李睿宇 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11240 北京康信知识产权代理有限责任公司 | 代理人： | 周婷婷;江舟<国际申请>=<国际公布>= |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图像对象识别方法和装置、存储介质。其中，该方法包括：获取图像识别指令，其中，图像识别指令中携带有用于指示目标图像中待识别的目标对象的对象指示信息；获取与图像识别指令匹配的指令特征向量；获取与目标图像匹配的图像特征向量集合，其中，图像特征向量集合中包含的第i个图像特征向量用于指示目标图像在第i个尺度下的图像特征，i为大于等于1的整数；根据指令特征向量及图像特征向量集合，从目标图像中识别出目标对象。本发明解决了由于识别目标对象出现信息缺失而造成的图像对象的识别准确性较低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 图像特征向量 目标对象 图像对象 方法和装置 存储介质 目标图像 图像识别 指令特征 指示目标 集合 向量 指令 图像 对象指示 获取图像 图像特征 信息缺失 指令匹配 匹配 尺度 携带 | ||
【主权项】：
1.一种图像对象识别方法，其特征在于，包括：/n获取图像识别指令，其中，所述图像识别指令中携带有用于指示目标图像中待识别的目标对象的对象指示信息；/n获取与所述图像识别指令匹配的指令特征向量，其中，所述指令特征向量为对所述图像识别指令进行语义学习，从而提取得到的特征向量；/n获取与所述目标图像匹配的图像特征向量集合，其中，所述图像特征向量集合中包含的第i个图像特征向量用于指示所述目标图像在第i个尺度下的图像特征，所述i为大于等于1的整数；/n获取所述图像特征向量集合中的目标图像特征向量，其中，所述目标图像特征向量用于指示所述目标图像通过第一神经网络模型最终得到的图像特征向量，所述第一神经网络模型利用多个第一样本图像通过机器训练得到；/n获取所述图像特征向量集合中的变化图像特征向量，其中，所述变化图像特征向量包括所述目标图像通过第二神经网络模型得到的T个变量图像特征向量，所述第二神经网络模型利用多个第二样本图像通过机器训练得到，所述T为大于等于1的整数；/n根据所述指令特征向量及所述目标图像特征向量，确定与所述对象指示信息匹配的对象特征向量；/n根据所述对象特征向量与所述变化图像特征向量，从所述目标图像中识别出所述目标对象。/n
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