[发明专利]一种近似重复图像检测方法及装置，电子设备

说明书

本申请实施例公开了一种近似重复图像检测方法，属于计算机技术领域，解决现有技术中近似重复图像检测准确率低的问题。所述方法包括：多任务网络模型分别确定输入图像对中目标图像的第一特征和第二特征，其中，所述第一特征包含反映类间差异和类内差异的图像特征，所述第二特征为反映类内差异的图像特征；根据所述目标图像的第一特征和第二特征，构造所述目标图像的融合特征；根据所述融合特征，确定所述目标图像是否互为近似重复图像。本申请公开的近似重复图像检测方法，通过结合图像的类内信息和类间信息构建图像的融合特征，进一步提升了图像融合特征的全面性和准确性，进而提升了近似重复图像检测的准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种近似重复图像检测方法及装置，电子设备。

背景技术

近似重复图像是指仅有色彩、饱和度、裁切、拍摄角度、水印等区别的图像，在UGC(User Generated Content，用户产生内容)数据中存在多种类型的近似重复图像。这些近似重复图像的出现，会给搜索和推荐模型的训练、搜索推荐结果的展示带来负面影响。例如，会降低模型的准确性、降低平台的利用率，也不利于商户输出更多的有价值的信息，同时，还会影响用户体验。因此，迫切需要一种近似重复图像检测方法，来检测近似图像。

现有技术中的一种近似重复图像检测方法，在获取图像特征时，主要是通过分类方法获取，对于不同类别的图像，该方法获取的特征具有较好的区分性。但是在近似重复图检测场景中，候选集合中的图像大多是相同类别的，因此，采用现有技术中的图像特征表达会存在检测准确率低的问题。

综上，现有技术中的近似重复图像检测方法至少存在检测准确率低的缺陷。

发明内容

本申请提供一种近似重复图像检测方法，至少解决现有技术中近似重复图像检测准确率低的问题。

为了解决上述问题，第一方面，本申请实施例提供了一种近似重复图像检测方法包括：

通过多任务网络模型分别确定输入图像对中目标图像的第一特征和第二特征，其中，所述第一特征为包含类间信息和类内信息的图像特征，所述第二特征为反应类内差异的图像特征；

根据所述目标图像的第一特征和第二特征，构造所述目标图像的融合特征；

根据所述融合特征，确定所述目标图像是否互为近似重复图像。

第二方面，本申请实施例提供了一种信息检索装置，包括：

特征提取模块，用于通过多任务网络模型分别确定输入图像对中目标图像的第一特征和第二特征，其中，所述第一特征包含反映类间差异和类内差异的图像特征，所述第二特征为反应类内差异的图像特征；

特征融合模块，用于根据所述特征提取模块提取的目标图像的第一特征和第二特征，构造所述目标图像的融合特征；

近似重复图像检测模块，用于根据所述特征融合模块确定的融合特征，确定所述目标图像是否互为近似重复图像。

第三方面，本申请实施例还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例所述的近似重复图像检测方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时本申请实施例公开的近似重复图像检测方法的步骤。