图像相似度模型的训练方法、抓拍图像方法及电子设备技术

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本申请公开了一种图像相似度模型的训练方法、抓拍图像方法及电子设备，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取第一视频数据集，第一视频数据集包括多个预设时长的视频；其中，预设时长的视频包括N组图像，每组图像包括M帧图像，M帧图像为连续拍摄的多帧图像；为第一视频数据集中的多组两帧图像标注相似度标签，得到标注相似度标签的第二视频数据集；基于标注相似度标签的第二视频数据集训练图像相似度模型；其中，图像相似度模型用于识别图像间的相似度。这样，本申请可以基于图像帧相似性特性，直接可以得到大量图像中的图像和其他图像的相似度标签，不需要对大量图像中的图像和其他图像进行人工相似度标签标注，降低了人工标注成本。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，尤其涉及图像相似度模型的训练方法、抓拍图像方法及电子设备。

技术介绍

1、日常生活和工作中，电子设备可能会碰到一些需求，需要比较不同图像的相似度，或者从大量图片中快速找到相似图片。随着机器学习和人工智能技术的发展，一般会借助相应的图像相似度模型实现。

2、目前，在电子设备训练图像相似度模型的过程中，一般会对大量图像进行人工相似度标签标注。例如，利用人眼比对大量图像中图像和其他图像的相似度，并对其进行相似度标签标注。但是，采用上述方案训练图像相似度模型，在准备训练样本时，需要利用人眼比对大量图像中的图像和其他图像的相似度，相似度标签标注量非常大，人工成本较高。

技术实现思路

1、本申请提供一种图像相似度模型的训练方法、抓拍图像方法及电子设备，采用本方案训练图像相似度模型不仅可以提升图像相似度模型识别图像相似度的准确度，还可以减少电子设备的计算量，降低电子设备的功耗。

2、为达到上述目的，本申请的实施例采用如下技术方案：

3、第一方面，提...

【技术保护点】

1.一种图像相似度模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设时长小于时间阈值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述M帧图像对应的数量M通过如下公式得到：

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述标注相似度标签的第二视频数据集训练图像相似度模型，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设相似度参数包括目标对象数量、目标对象的表面属性、目标对象所在的场景类型、图像的清晰图、图像的构图分数、图像的均值哈希中的任意一种或多种。<

6.根据...

【技术特征摘要】

1.一种图像相似度模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设时长小于时间阈值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述m帧图像对应的数量m通过如下公式得到：

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述标注相似度标签的第二视频数据集训练图像相似度模型，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设相似度参数包括目标对象数量、目标对象的表面属性、目标对象所在的场景类型、图像的清晰图、图像的构图分数、图像的均值哈希中的任意一种或多种。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标对象数量包括人体数量、动物数量、人脸数量中的至少一种；所述目标对象的表面属性包括人是否微笑、人是否是儿童、人是否是睁眼中的至少一种。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一视频数据集中的多组两帧图像对应的多个预设相似度参数比较结果包括：多组两帧图像的预设相似度参数信息的差值结果、是否相等的比较结果和汉明距离的计算结果中的任意一种或多种。

8.根据权利要求4至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述标注相似度标签的第二视频数据集训练图像相似度模型，包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：田春霖，李子怡，王文博，朱世宇，
申请(专利权)人：荣耀终端有限公司，
类型：发明
国别省市：

网址：图像相似度模型的训练方法、抓拍图像方法及电子设备技术 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1225452

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