[发明专利]一种图片处理方法及装置

说明书

本发明实施例公开一种图片处理及装置，其中方法可包括：提取图片的多个特征向量，并将图片的多个特征向量映射为拟合向量；查找拟合向量中每个特征向量对应的预设CRC编码，根据拟合向量中每个特征向量对应的预设CRC编码生成散列值；获取预设拟合系数，并根据散列值和预设拟合系数对拟合向量进行加权计算，得到图片的加权向量；将图片的加权向量映射为图片的签名。采用本发明实施例，可提高图片处理精度，可降低特征向量的维度，从而简化了计算复杂度，提高了图片处理效率。

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种图片处理方法及装置。

背景技术

在对图片的处理过程中，可通过全局特征(global feature)算法和/或局部特征(local feature)算法进行对图片的特征进行提取，将提取的图片的特征应用于图片索引或图片相似度判断等场景中。例如，在互联网平台的广告系统中，若投放的广告类型为图片，可通过全局特征算法GIST(Generalized Search Tree，通用搜索树)对图片进行去重判断和相似度计算，可提取每张图片的GIST特征，对提取到的GIST特征计算向量的欧式距离，根据欧式距离计算每张图片的相似度，还可将提取到的每张图片的GIST特征作为广告特征的表达，但是需离线保存并计算所有图片，加载每张图片的GIST全局特征，维度高，计算复杂度大，且无法描述图片的细节特征，根据欧式距离计算每张图片的相似度的阈值为[0，+∞)，阈值难以精确确定，降低了图片处理的效率。现有技术中对图片的特征进行提取，得到的特征向量维度高，计算复杂度大，图片处理精度低，图片处理效率低。

发明内容

本发明实施例提供一种图片处理方法及装置，可解决现有技术中对图片的特征进行提取得到的特征向量维度高，计算复杂度大，图片处理精度低，图片处理效率低的技术问题。

本发明第一方面提供了一种图片处理方法，可包括：

提取图片的多个特征向量，并将所述图片的多个特征向量映射为拟合向量；

查找所述拟合向量中每个特征向量对应的预设CRC编码，根据所述拟合向量中每个特征向量对应的预设CRC编码生成散列值；

获取预设拟合系数，并根据所述散列值和所述预设拟合系数对所述拟合向量进行加权计算，得到所述图片的加权向量；

将所述图片的加权向量映射为所述图片的签名。

本发明第二方面提供了一种图片处理装置，可包括：

图片特征处理模块，用于提取图片的多个特征向量，并将所述图片的多个特征向量映射为拟合向量；

散列值处理模块，用于查找所述拟合向量中每个特征向量对应的预设CRC编码，根据所述拟合向量中每个特征向量对应的预设CRC编码生成散列值；

加权计算模块，用于获取预设拟合系数，并根据所述散列值和所述预设拟合系数对所述拟合向量进行加权计算，得到所述图片的加权向量；

签名模块，用于将所述图片的加权向量映射为所述图片的签名。

本发明第三方面提供了一种终端，可包括：如上述第二方面所述的装置。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

可提取图片的多个特征向量，并将图片的多个特征向量映射为拟合向量，由拟合向量中每个特征向量对应的预设CRC编码生成散列值，从而可根据散列值和预设拟合系数对拟合向量进行加权计算得到图片的加权向量，将图片的加权向量映射为图片的签名。采用本发明实施例，可提高图片处理精度，可降低特征向量的维度，从而简化了计算复杂度，提高了图片处理效率。

附图说明