[发明专利]图像分类方法及装置、个性化推荐方法及装置有效

专利信息
申请号: 201711244572.4 申请日: 2017-11-30
公开(公告)号: CN108304847B 公开(公告)日: 2021-09-28
发明(设计)人: 顾佳伟;马林;刘威 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06K9/46 分类号: G06K9/46;G06K9/62;G06F16/583
代理公司: 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 何平;邓云鹏
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 图像 分类 方法 装置 个性化 推荐
【说明书】:

一种图像分类方法及装置、个性化推荐方法及装置、计算机存储介质及设备,一个实施例的方法包括:提取待分类图像的全局图像特征;根据待分类图像以及全局图像特征,确定待分类图像的局部关键区域;提取局部关键区域的图像特征;根据全局图像特征以及局部关键区域的图像特征,获取关联特征;根据全局图像特征、局部关键区域的图像特征以及关联特征,对待分类图像进行分类。即在进行图像分类的过程中,不但考虑了全局图像特征,还考虑了局部关键区域的图像特征以及关联特征,丰富了图像分类所依据的图像特征信息,依据上述丰富的特征信息进行图像分类时,能够准确分类,提高图像分类准确性。

技术领域

发明涉及图像处理技术领域,特别涉及一种图像分类方法及装置、个性化推荐方法及装置、计算机存储介质及设备。

背景技术

目前,各种系统、软件和网站中可提供多种多样的图像以供用户选择,为便于用户对图像的查找,提供有图像分类的功能。

在现有图像分类方法中,通过对图像进行分析,获得图像特征,根据图像特征以及分类算法对图像进行分类。然而,现有图像分类方法中采用的图像特征比较单一,据此进行分类时,导致分类准确性不足。

发明内容

基于此,有必要针对图像分类准确性不足的问题,提出一种图像分类方法及装置、个性化推荐方法及装置、计算机存储介质及设备。

一种图像分类方法,包括以下步骤:

提取待分类图像的全局图像特征;

根据所述待分类图像以及所述待分类图像的全局图像特征,确定所述待分类图像的局部关键区域;

提取所述待分类图像的局部关键区域的图像特征;

根据所述待分类图像的全局图像特征以及所述待分类图像的局部关键区域的图像特征,获取待分类图像的关联特征;

根据所述待分类图像的全局图像特征、所述待分类图像的局部关键区域的图像特征以及所述待分类图像的关联特征,对所述待分类图像进行分类确定分类结果。

本申请还提供一种个性化推荐方法,包括:

获取通过上述图像分类方法对所述待分类图像进行分类确定的分类结果;

查找与所述分类结果对应的待推荐信息;

推送所述推荐信息。

本申请还提供一种图像分类装置,包括:

全局特征提取模块,用于提取待分类图像的全局图像特征;

确定模块,用于根据所述待分类图像以及所述待分类图像的全局图像特征,确定所述待分类图像的局部关键区域;

局部特征提取模块,用于提取所述待分类图像的局部关键区域的图像特征;

关联特征获取模块,用于根据所述待分类图像的全局图像特征以及所述待分类图像的局部关键区域的图像特征,获取待分类图像的关联特征;

分类模块,用于根据所述待分类图像的全局图像特征、所述待分类图像的局部关键区域的图像特征以及所述待分类图像的关联特征,对所述待分类图像进行分类确定分类结果。

本申请还提供一种个性化推荐装置,包括:

分类结果获取模块,用于获取通过上述图像分类装置对所述待分类图像进行分类确定的分类结果;

查找模块,用于查找与所述分类结果对应的待推荐对象信息;

推送模块,用于推送所述待推荐对象信息。

本申请还提供一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201711244572.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top