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申请/专利权人：湖南大学
申请日：2022-06-14
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN115017350B
主分类号：G06F16/532
分类号：G06F16/532;G06F16/538;G06F16/583;G06V10/74;G06V10/77;G06V10/82
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2022.09.23#实质审查的生效;2022.09.06#公开
摘要：本申请涉及图像查重和人工智能技术领域的一种基于深度学习的海报图像查重检索方法、装置和电子设备。所述方法通过获取海报图像数据库，并采用基于深度学习的特征提取网络提取该数据库中每张海报图像的关键元素的种类特征和视觉特征；根据关键元素的特征建立特征索引库；根据提取到的待查海报图像的关键元素种类特征在特征索引库中进行相似性检索，得到相似海报图像集合；将待查海报图像和相似海报集合中每张海报图像的关键元素视觉特征进行相似度比对，得到待查海报图像的查重结果。本方法通过预先建立特征索引库，对待查海报图像先后根据关键元素的种类特征和视觉特征在索引库中进行两次检索，提高了侵权海报图像查重的效率和准确度。
主权项：1.一种基于深度学习的海报图像查重检索方法，其特征在于，所述方法包括：获取海报图像数据库；通过深度学习特征提取网络对所述海报图像数据库中的每张海报图像进行特征提取，得到每张海报图像的关键元素特征；所述关键元素特征包括关键元素种类特征和关键元素视觉特征；根据所述海报图像数据库中的每张海报图像和每张海报图像的关键元素特征，构建关键元素特征索引库；获取待查海报图像，并对所述待查海报图像通过深度学习特征提取网络进行特征提取，得到待查海报图像的关键元素种类特征和关键元素视觉特征；根据所述待查海报图像的关键元素种类特征在关键元素特征索引库中进行相似性检索，得到相似海报图像集合；计算所述待查海报图像与所述相似海报图像集合中每张海报图像的相同种类的关键元素的关键元素视觉特征之间的相似度，并对得到的相似度进行加权求和，得到所述待查海报图像与所述相似海报图像集合中每张海报图像的关键元素视觉相似度；根据所述关键元素视觉相似度和所述相似海报图像集合，得到所述待查海报图像的查重结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 基于深度学习的海报图像查重检索方法、装置和电子设备
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