图片内容相似度分析方法、装置及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110490272A(43)申请公布日2019.11.22(21)申请号201910836797.1(22)申请日2019.09.05(71)申请人腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司地址518000广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(72)发明人王征韬(74)专利代理机构深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙)44300代理人黄威(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06T7/00(2017.01)G06T7/70(2017.01)权利要求书3页说明书11页附图1页(54)发明名称图片内容相似度分析方法、装置及存储介质(57)摘要本申请实施例公开了一种图片内容相似度分析方法、装置及存储介质，其中图片内容相似度分析方法包括：从第一图片中确定待分析的多个局部区域，得到第一局部图片序列；从第二图片中确定待分析的多个局部区域，得到第二局部图片序列；对第一局部图片序列与第二局部图片序列进行相似度分析处理，得到相似度结果；基于相似度结果，计算第一图片与第二图片的内容相似度。本方案可在图片背景复杂的情况下，将相似度算法应用到小区域上，规避了图片相似度算法对大图片复杂背景、多目标场景不鲁棒的问题，提升了图片内容相似度分析结果的准确性。CN110490272ACN110490272A权利要求书1/3页1.一种图片内容相似度分析方法，其特征在于，包括：从第一图片中确定待分析的多个局部区域，得到第一局部图片序列；从第二图片中确定待分析的多个局部区域，得到第二局部图片序列；对所述第一局部图片序列与所述第二局部图片序列进行相似度分析处理，得到相似度结果；基于所述相似度结果，计算所述第一图片与所述第二图片的内容相似度。2.根据权利要求1所述的图片内容相似度分析方法，其特征在于，所述对所述第一局部图片序列与所述第二局部图片序列进行相似度分析处理，得到相似度结果，包括：确定所述第一局部图片序列中局部图片的第一数量、以及所述第二局部图片序列中局部图片的第二数量；若所述第一数量与所述第二数量均不超过第一预设值，则对所述第一局部图片序列与所述第二局部图片序列进行全序列图片的相似度分析，得到相似度结果。3.根据权利要求1所述的图片内容相似度分析方法，其特征在于，所述对所述第一局部图片序列与所述第二局部图片序列进行相似度分析处理，得到相似度结果，包括：确定所述第一局部图片序列中局部图片的第一数量、以及所述第二局部图片序列中的局部图片的第二数量；若所述第一数量和所述第二数量满足第一预设条件，则计算所述第一局部图片序列中每一局部图片、与所述第二局部图片序列中每一局部图片之间的相似度；从所述第一局部图片序列和所述第二局部图片序列中，确定较长的局部图片序列、以及较短的局部图片序列；根据所述相似度由低到高的顺序，从所述较长的局部图片序列中删除相应数量的局部图片，使得所述较长的局部图片序列中剩余的局部图片数量为第二预设值，以得到目标局部图片序列；对所述目标局部图片序列和所述较短的局部图片序列进行全序列图片的相似度分析，得到相似度结果。4.根据权利要求1所述的图片内容相似度分析方法，其特征在于，所述对所述第一局部图片序列与所述第二局部图片序列进行相似度分析处理，得到相似度结果，包括：确定第一局部图片序列中局部图片的第一数量、以及第二局部图片序列中的局部图片的第二数量；若所述第一数量和所述第二数量满足第二预设条件，则计算所述第一局部图片序列中每一局部图片、与所述第二局部图片序列中每一局部图片之间的相似度；根据所述相似度低到高的顺序，分别从所述第一局部图片序列、及所述第二局部图片序列中依次删除局部图片；当所述第一局部图片序列中剩余的局部图片数量为第三预设值时，将剩余局部图片作为第一局部图片子序列，以及当所述第二局部图片序列中剩余的局部图片数量为第三预设值时，将剩余局部图片作为第二局部图片子序列；对所述第一局部图片子序列和所述第二局部图片子序列进行全序列图片的相似度分析，得到相似度结果。5.根据权利要求1所述的图片内容相似度分析方法，其特征在于，所述对所述第一局部2CN110490272A权利要求书2/3页图片序列与所述第二局部图片序列进行相似度分析处理，得到相似度结果，包括：确定第一局部图片序列中局部图片的第一数量、以及第二局部图片序列中的局部图片的第二数量；计算所述第一局部图片序列中每一局部图片、与所述第二局部图片序列中每一局部图片之间的相似度；从所述第一数量和所述第二数量中确定较小值，作为目标数量；根据所述相似度由高到低的顺序，分别从所述第一局部图片序列、及所述第二局部图片序列中，依次选取所述目标数量的局部图片进行相似度分析处理，得到相似度结果。6.根据权利要求1-5任一项