[发明专利]一种用于确定互联网图像的质量的方法和装置

权利要求书

1.一种在计算机设备中用于确定互联网图像的质量的方法，其中，该方法包括以下步骤：

a.根据多个图像对以及其中每个图像对的相对质量信息，进行样本训练，获得能够输出一个图像的图像质量评价信息的图像质量模型，其中，所述相对质量信息用于指示一个图像对中的一个图像相比另一个图像的相对质量；

其中，该方法在所述步骤a之前还包括以下步骤：

e根据预筛选模型，从多个图像中筛选出多个不良图像；

f从所述多个不良图像以及多个优良图像中进行抽取并获得多个图像对；

g获取所述多个图像对中至少一个图像对的相对质量信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤a包括以下步骤：

-直接将所述多个图像对以及其中每个图像对的相对质量信息作为样本训练时的输入，来进行样本训练，获得所述图像质量模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，该方法在所述步骤a之后还包括以下步骤：

x获取所述图像质量模型输出的错误图像质量评价信息所对应的图像，其中，所述错误图像质量评价信息的评价结果与该错误图像质量评价信息所对应的图像的实际质量不匹配；

y根据所述错误图像质量评价信息所对应的图像，进行样本训练，获得一个新预筛选模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述步骤y包括以下步骤：

-获取所述错误图像质量评价信息所对应的图像的视觉特征信息；

-将所述视觉特征信息作为所述新预筛选模型的输入来进行样本训练，获得所述新预筛选模型。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述步骤g包括以下步骤：

-对于所述至少一个图像对中的每个图像对，将该图像对中的两个图像提供给用户设备，并获取用户设备反馈的、用户对该两个图像标注的相对质量信息，从而获得该图像对的相对质量信息。

6.根据所述权利要求3或4所述的方法，其中，该方法还包括以下步骤：

-将所述新预筛选模型作为所述预筛选模型，以重复所述步骤e、f、g和a。

7.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述预筛选模型为SVM分类器。

8.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述图像质量模型为ranknet模型。

9.一种在计算机设备中用于确定互联网图像的质量的装置，其中，该装置包括以下装置：

用于根据预筛选模型，从多个图像中筛选出多个不良图像的装置；

用于从所述多个不良图像以及多个优良图像中进行抽取并获得多个图像对的装置；

用于获取所述多个图像对中至少一个图像对的相对质量信息的装置；

用于根据多个图像对以及其中每个图像对的相对质量信息，进行样本训练，获得能够输出一个图像的图像质量评价信息的图像质量模型的装置，其中，所述相对质量信息用于指示一个图像对中的一个图像相比另一个图像的相对质量。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，用于获得所述图像质量模型的装置包括以下装置：

用于直接将所述多个图像对以及其中每个图像对的相对质量信息作为样本训练时的输入，来进行样本训练，获得所述图像质量模型的装置。

11.根据权利要求9所述的装置，其中，该装置还包括在所述用于获得图像质量模型的装置之后执行操作的以下装置：

用于获取所述图像质量模型输出的错误图像质量评价信息所对应的图像的装置，其中，所述错误图像质量评价信息的评价结果与该错误图像质量评价信息所对应的图像的实际质量不匹配；

用于根据所述错误图像质量评价信息所对应的图像，进行样本训练，获得一个新预筛选模型的装置。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，用于获得所述新预筛选模型的装置包括以下装置：

用于获取所述错误图像质量评价信息所对应的图像的视觉特征信息的装置；

用于将所述视觉特征信息作为所述新预筛选模型的输入来进行样本训练，获得所述新预筛选模型的装置。