[发明专利]检测图片的方法、装置和计算机可读存储介质

说明书

本公开提出一种检测图片的方法、装置和计算机可读存储介质，涉及图像处理领域。本公开基于不同的粒度提取图片特征和划分图片子集，按照粒度由粗到细的顺序，利用待检测图片的相应粒度的特征，从各个相应粒度图片子集中确定待检测图片所属的相应粒度图片子集，并在待检测图片所属的最细粒度图片子集中查找相似或相同的图片，需要比较的图片数量大大减少，从而提高图片检测效率。

技术领域

本公开涉及图像处理领域，特别涉及一种检测图片的方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

在涉及图片搜索的业务场景中，经常需要查找相似或相同的图片。一些相关技术，提取待检测图片的特征，然后将待检测图片的特征与其他图片的特征进行距离的比较，如果距离小于设定的阈值，则判定为待检测图片的相同或相似的图片。

发明内容

发明人发现，在图片规模比较大的情况下，相关技术的图片检测效率比较低。

鉴于此，本公开所要解决的一个技术问题是，提高图片检测效率。

本公开的一些实施例提出一种检测图片的方法，包括：

利用粒度不同的多个特征提取模型分别提取待检测图片的相应粒度的特征；

针对相邻粒度的每两个特征提取模型执行以下操作：

利用待检测图片的粗粒度的特征，从各个粗粒度图片子集中确定待检测图片所属的粗粒度图片子集，其中，待检测图片的粗粒度的特征是利用相邻粒度中较粗粒度的特征提取模型提取得到的；

利用待检测图片的细粒度的特征，从待检测图片所属的粗粒度图片子集下属的各个细粒度图片子集中确定待检测图片所属的细粒度图片子集，其中，待检测图片的细粒度的特征是利用相邻

粒度中较细粒度的特征提取模型提取得到的；

在针对所有特征提取模型均执行完上述操作后，将待检测图片与待检测图片所属的最细粒度图片子集中的各个图片进行比较，以查找相似或相同的图片。

可选地，各个粗粒度图片子集的形成方法包括：

利用相邻粒度中较粗粒度的特征提取模型提取图片集合中的各个图片的粗粒度的特征；

利用图片集合中的各个图片的粗粒度的特征对图片集合中的各个图片进行聚类，从而形成各个粗粒度图片子集；

其中，所述图片集合是各个粗粒度图片子集形成前所属的图片集合。

可选地，各个细粒度图片子集的形成方法包括：

利用相邻粒度中较细粒度的特征提取模型提取任意一个粗粒度图片子集中的各个图片的细粒度的特征；

利用该粗粒度图片子集中的各个图片的细粒度的特征对该粗粒度图片子集中的各个图片进行聚类，从而形成该粗粒度图片子集下属的各个细粒度图片子集。

可选地，确定待检测图片所属的粗粒度图片子集包括：

根据待检测图片的粗粒度的特征与每个粗粒度图片子集中的中心点的粗粒度的特征，计算待检测图片与各个粗粒度图片子集之间的距离，将具有最小距离的粗粒度图片子集确定为待检测图片所属的粗粒度图片子集。

可选地，确定待检测图片所属的细粒度图片子集包括：

根据待检测图片的细粒度的特征与每个细粒度图片子集中的中心点的细粒度的特征，计算待检测图片与各个细粒度图片子集之间的距离，将具有最小距离的细粒度图片子集确定为待检测图片所属的细粒度图片子集。

可选地，特征提取模型是二值化特征模型，以便基于二值化特征计算的汉明距离来进行图片的比较。

本公开的一些实施例提出一种检测图片的装置，包括：