本发明专利技术实施例提供一种图像比对方法及装置。该方法包括：得到第一图片的第一特征向量和第二图片的第二特征向量；根据第一特征向量，从特征库中确定与第一特征向量满足相似度要求的多个特征向量组成第一特征向量合集；根据第二特征向量，从特征库中确定与第二特征向量满足相似度要求的多个特征向量组成第二特征向量合集；确定第一特征向量合集和第二特征向量合集的合集相似度是否符合阈值条件，若符合，则确定第一图片对应的目标与第二图片对应的目标为同一目标。可以扩大比较的范围，增加比较的样本，在比对的过程中考虑到了更多的信息，提高了图像比对的准确率。提高了图像比对的准确率。提高了图像比对的准确率。
【技术实现步骤摘要】
一种图像比对方法及装置
[0001]本专利技术实施例涉及计算机视觉
，尤其涉及一种图像比对方法、装置、计算设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着近年来计算机、互联网、多媒体的迅猛发展，世界上有着愈来愈多的海量图像数据。为了有效分析和利用这些图像的价值，各行各业都在深研高效精确的特征比对技术，如搜索引擎、电商平台、安防、信息认证领域等。
[0003]对两张图片进行相似度比对时，若相似度较高，则确认两张图片较为类似，其中的目标为同一目标。
[0004]但是上述方法存在一定的局限性，当某一张图片中的目标与另一张图片中的目标尽管实际上为同一目标，但是由于拍摄角度、衣着、妆容、姿态等的差异而被识别为相似度较低时，则不会输出“两张图片中的目标为同一目标”的比对结果。如此便会遗漏正确的比对结果，导致比对正确率较低。
[0005]综上，本专利技术实施例提供一种图像比对方法，用以提高图像比对的准确率。
技术实现思路
[0006]本专利技术实施例提供一种图像比对方法，用以提高图像比对的准确率。
[0007]第一方面，本专利技术实施例提供一种图像比对方法，包括：
[0008]对第一图片和第二图片分别进行特征提取，得到第一图片的第一特征向量和第二图片的第二特征向量；
[0009]根据所述第一特征向量，从特征库中确定与所述第一特征向量满足相似度要求的多个特征向量组成第一特征向量合集；
[0010]根据所述第二特征向量，从特征库中确定与所述第二特征向量满足相似度要求的多个特征向量组成第二特征向量合集；
[0011]确定所述第一特征向量合集和所述第二特征向量合集的合集相似度是否符合阈值条件，若符合，则确定所述第一图片对应的目标与所述第二图片对应的目标为同一目标。
[0012]在特征库中确定与第一特征向量满足相似度要求的多个特征向量组成第一特征向量合集，在特征库中确定与第二特征向量满足相似度要求的多个特征向量组成第二特征向量合集，然后对两个特征向量合集进行合集相似度的比较，可以扩大比较的范围，增加比较的样本，当两个合集相似度符合阈值条件，则认为第一图片对应的目标和第二图片对应的目标为同一目标。通过对图像比对方法做出上述改进，那么在比对的过程中考虑到了更多的信息，提高了图像比对的准确率。
[0013]可选地，确定所述第一特征向量合集和所述第二特征向量合集的合集相似度是否符合阈值条件，包括：
[0014]确定所述第一特征向量合集中的任一特征向量与所述第二特征向量合集中的任
一特征向量的向量相似度；
[0015]将多个向量相似度的平均值确定为所述合集相似度，确定所述合集相似度是否符合第一阈值条件。
[0016]通过上述方法可以将对两个合集中的特征向量的相似度比对结果转化为对两个合集的比对结果，从而通过两个合集的比对结果在后续确认第一图片对应的目标和第二图片对应的目标是否为同一目标。提高了比对的准确率。
[0017]可选地，确定所述第一特征向量合集和所述第二特征向量合集的合集相似度是否符合阈值条件，包括：
[0018]确定所述第一特征向量合集中的任一特征向量与所述第二特征向量合集中任一特征向量的向量相似度；
[0019]根据所述向量相似度，确定所述第一特征向量合集和所述第二特征向量合集的交并比，将所述交并比确定为合集相似度；所述交并比中的交集为满足设定条件的向量相似度对应的特征向量；所述设定条件为向量相似度满足相似度要求且对应的特征向量不相同；
[0020]确定所述合集相似度是否符合第二阈值条件。
[0021]提供了另外一种确定第一特征向量合集和第二特征向量合集的合集相似度的方法，增加了比较的多样性，提高了图像比对的准确率。
[0022]可选地，根据所述第一特征向量，从特征库中确定与所述第一特征向量满足相似度要求的特征向量组成第一特征向量合集，包括：
[0023]获取与所述第一图片中的目标相关的第一目标特征；
[0024]根据所述第一特征向量，从所述特征库中确定符合所述第一目标特征且与所述第一特征向量满足相似度要求的特征向量组成第一特征向量合集；
[0025]根据所述第二特征向量，从特征库中确定与所述第二特征向量满足相似度要求的特征向量组成第二特征向量合集，包括：
[0026]根据所述第二特征向量，从所述特征库中确定符合所述第一目标特征且与所述第二特征向量满足相似度要求的特征向量组成第二特征向量合集。
[0027]由于特征库中存在各种目标特征的图片对应的特征向量，若直接在特征库中进行检索，得到的第一特征向量合集中会包含过多不符合用户需要的特征向量，因此在确定第一特征向量合集时对目标特征进行限定，检索出的第一特征向量合集中的特征向量与用户需求保持一致。同时，第一目标特征是根据第一图片中的目标确定的，那么在符合第一目标特征的情况下确定满足相似度要求的多个特征向量，与第一图片中的目标为同一个目标的概率大大加大。这也提高了确定第一特征向量合集的准确性。此外，第二特征向量合集中的特征向量也是符合第一目标特征的，如此，保证了第一特征向量合集和第二特征向量合集的一致性。提高了后续确定第一特征向量合集与第二特征向量合集的合集相似度的准确度。
[0028]可选地，根据所述第一特征向量，从特征库中确定与所述第一特征向量满足相似度要求的特征向量组成第一特征向量合集，包括：
[0029]获取与所述第一图片中的目标相关的第一目标特征；
[0030]获取与所述第二图片中的目标相关的第二目标特征；
[0031]若所述第一目标特征和所述第二目标特征存在交集，则确定所述第一目标特征与所述第二目标特征的交集目标特征；
[0032]根据所述第一特征向量，从所述特征库中确定符合所述交集目标特征且与所述第一特征向量满足相似度要求的特征向量组成第一特征向量合集；
[0033]根据所述第二特征向量，从特征库中确定与所述第二特征向量满足相似度要求的特征向量组成第二特征向量合集，包括：
[0034]根据所述第二特征向量，从所述特征库中确定符合所述交集目标特征且与所述第二特征向量满足相似度要求的特征向量组成第二特征向量合集。
[0035]由于特征库中存在各种目标特征的图片对应的特征向量，若直接在特征库中进行检索，得到的特征向量合集中会包含过多不符合用户需要的特征向量，因此在确定特征向量合集时对目标特征进行限定，检索出的特征向量合集中的特征向量与用户需求保持一致。同时，第一目标特征是根据第一图片中的目标确定的，第二目标特征是根据第二图片中的目标确定的，交集特征是根据第一目标特征和第二目标特征的交集确定的，那么在符合交集特征的情况下确定满足相似度要求的多个特征向量，得到的第一特征向量合集与第一图片中的目标为同一个目标的概率大大加大，得到的第二特征向量合集与第二图片中的目标为同一个目标的概率也大大加大。这就提高了确定第一特征向量合集与第二特征向量合集的准确性。保证本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像比对方法，其特征在于，包括：对第一图片和第二图片分别进行特征提取，得到第一图片的第一特征向量和第二图片的第二特征向量；根据所述第一特征向量，从特征库中确定与所述第一特征向量满足相似度要求的特征向量组成第一特征向量合集；根据所述第二特征向量，从特征库中确定与所述第二特征向量满足相似度要求的特征向量组成第二特征向量合集；确定所述第一特征向量合集和所述第二特征向量合集的合集相似度是否符合阈值条件，若符合，则确定所述第一图片对应的目标与所述第二图片对应的目标为同一目标。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述第一特征向量合集和所述第二特征向量合集的合集相似度是否符合阈值条件，包括：确定所述第一特征向量合集中的任一特征向量与所述第二特征向量合集中的任一特征向量的向量相似度；将多个向量相似度的平均值确定为所述合集相似度，确定所述合集相似度是否符合第一阈值条件。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述第一特征向量合集和所述第二特征向量合集的合集相似度是否符合阈值条件，包括：确定所述第一特征向量合集中的任一特征向量与所述第二特征向量合集中任一特征向量的向量相似度；根据所述向量相似度，确定所述第一特征向量合集和所述第二特征向量合集的交并比，将所述交并比确定为合集相似度；所述交并比中的交集为满足设定条件的向量相似度对应的特征向量；所述设定条件为向量相似度满足相似度要求且对应的特征向量不相同；确定所述合集相似度是否符合第二阈值条件。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一特征向量，从特征库中确定与所述第一特征向量满足相似度要求的特征向量组成第一特征向量合集，包括：获取与所述第一图片中的目标相关的第一目标特征；根据所述第一特征向量，从所述特征库中确定符合所述第一目标特征且与所述第一特征向量满足相似度要求的特征向量组成第一特征向量合集；根据所述第二特征向量，从特征库中确定与所述第二特征向量满足相似度要求的特征向量组成第二特征向量合集，包括：根据所述第二特征向量，从所述特征库中确定符合所述第一目标特征且与所述第二特征向量满足相似度要求的特征向量组成第二特征向量合集。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一特征向量，从特征库中确定与所述第一特征向量满足相似度要求的特征向量组成第一特征向量合集，包括：获取与所述第一图片中的目标相关的第一目标特征；获取与所述第二图片中的目标相关的第二目标特征；若所述第一目标特征和所述第二目标特征存在交...
【专利技术属性】
技术研发人员：李伟，马东星，周道利，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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