[发明专利]图像处理方法、装置及设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

根据第一模型对第一图像进行处理，得到第一标签集，所述第一标签集中包括多个标签和每个标签的标签值；所述第一模型为对多组第一样本学习得到的，每组第一样本包括样本图像和第一样本标签集；

根据第二模型对所述第一标签集进行处理，得到第一判断结果；所述第二模型为对多组第二样本学习得到的，每组第二样本包括第二样本标签集和样本判断结果；

在所述第一判断结果指示所述第一标签集正确时，将所述第一标签集确定为所述第一图像对应的标签集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据第一模型对第一图像进行处理，得到第一标签集，包括：

通过所述第一模型对所述第一图像进行特征提取，得到所述第一图像的多个图像特征；

通过所述第一模型对所述多个图像特征进行分类，得到每个图像特征对应的特征值；

根据所述多个图像特征和每个图像特征对应的特征值确定所述第一标签集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括特征提取部分；通过所述第一模型对所述第一图像进行特征提取，得到所述第一图像的多个图像特征，包括：

通过所述特征提取部分对所述第一图像进行特征提取，得到所述第一图像的多个图像特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征提取部分包括多个特征提取单元，每个特征提取单元包括卷积层和池化层。

5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括分类部分；通过所述第一模型对所述多个图像特征进行分类，得到每个图像特征对应的特征值，包括：

通过所述分类部分对所述多个图像特征进行分类，得到每个图像特征对应的特征值。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据第二模型对所述第一标签集进行处理，得到第一判断结果之前，所述方法还包括：

根据第三模型对所述第一标签集进行降噪处理，所述第三模型为降噪自动编码机。

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述第一模型为对多组第一样本和多个预设标签集进行学习得到的，所述预设标签集在标签集库中的出现概率大于预设阈值。

8.一种图像处理装置，其特征在于，包括第一确定模块、第二确定模块和判断模块，其中：

所述第一确定模块用于，根据第一模型对第一图像进行处理，得到第一标签集，所述第一标签集中包括多个标签和每个标签的标签值；所述第一模型为对多组第一样本学习得到的，每组第一样本包括样本图像和第一样本标签集；

所述第二确定模块用于，根据第二模型对所述第一标签集进行处理，得到第一判断结果；所述第二模型为对多组第二样本学习得到的，每组第二样本包括第二样本标签集和样本判断结果；

所述判断模块用于，在所述第一判断结果指示所述第一标签集正确时，将所述第一标签集确定为所述第一图像对应的标签集。

9.一种终端设备，其特征在于，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合；

所述存储器用于，存储计算机程序；

所述处理器用于，执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述终端设备执行上述权利要求1-7任一项所述的图像处理方法。

10.一种可读存储介质，其特征在于，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，如上述权利要求1-7任一项所述的图像处理方法被执行。