[发明专利]一种图像分类方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种图像分类方法，其特征在于，包括：

获取待分类图像，并对所述待分类图像进行特征提取处理，得到待分类特征；

确定多个注册类别对应的多个注册样本特征，分别利用各个所述注册样本特征与所述待分类特征进行特征计算，得到多个差别特征；各个所述注册类别分别对应于至少一个所述注册样本特征；

利用分类器对所述差别特征进行匹配处理，得到各个所述差别特征对应的相似度；

利用所述相似度确定目标相似度，并将所述待分类图像的类别确定为所述目标相似度对应的目标注册类别。

2.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，所述利用分类器对所述差别特征进行匹配处理，得到各个所述差别特征对应的相似度，包括：

将所述差别特征输入所述分类器，得到预设数量个邻域投票结果；

根据所述邻域投票结果得到所述相似度。

3.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，所述利用所述相似度确定目标相似度，包括：

对各个所述相似度进行整合处理，得到多个类别相似度；

将各个所述类别相似度与第一阈值进行比对，并将大于所述第一阈值的所述类别相似度确定为候选相似度；

当所述候选相似度的数量为一时，将所述候选相似度确定为所述目标相似度；

当所述候选相似度的数量大于一时，按照由大到小的顺序对各个所述候选相似度进行排序，得到相似度序列；

将大于第二阈值的所述相似度确定为合法相似度，并统计各个所述候选相似度对应的合法相似度数量；

按照所述合法相似度数量由大到小的顺序对所述相似度序列进行调整，并将所述相似度序列中的第一候选相似度确定为所述目标相似度。

4.根据权利要求3所述的图像分类方法，其特征在于，所述对各个所述相似度进行整合处理，得到多个类别相似度，包括：

利用对应于同一所述注册类别的所述相似度进行平均值计算，得到所述注册类别对应的所述类别相似度；

或，

确定各个所述相似度对应的相似度权重；

基于所述相似度权重，利用对应于同一所述注册类别的所述相似度进行加权平均计算，得到所述类别相似度。

5.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，所述获取待分类图像，包括：

获取原始图像，并统计所述原始图像的质量参数；

当所述质量参数处于预设区间时，获取权重系数，并根据所述权重系数计算所述原始图像对应的评价分数；

当所述评价分数大于预设评价阈值时，对所述原始图像进行预处理，得到所述待分类图像；所述预处理为中值滤波、均值滤波、直方图均衡化、双边滤波、高斯滤波中的任意一种或任意几种的组合。

6.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，在所述利用分类器对所述差别特征进行匹配处理之前，还包括：

获取各个所述注册类别对应的多个训练样本特征；

利用任意两个同类别的训练样本特征构成正样本数据对，并对所述正样本数据对进行正标签处理；

利用任意两个非同类别的训练样本特征构成负样本数据对，并对所述负样本数据对进行负标签处理；

利用所述正样本数据对和所述负样本数据对对初始分类器进行训练，得到所述分类器。

7.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，还包括：

将所述注册样本特征发送给云端，以便所述云端将所述注册样本特征与训练样本特征整合后进行分类器训练；

获取所述云端发送的分类器参数，并利用所述分类器参数更新所述分类器。