文字信息与图像信息的匹配识别方法及服务器 技术领域 本申请涉及信息处理技术领域， 尤其涉及一种文字信息与图像信息的匹配识别方 法及服务器。
背景技术 网络购物已经成为人们生活中的一种常见的购物方式， 以淘宝网 (www.taobao. com) 为例， 注册了淘宝网的用户通过本地客户端发布商品信息后， 该商品信息经过网站服 务器处理后， 会展示在其他用户的客户端上。通常商品信息主要包括商品名称和与该商品 名称对应的商品图像， 然而， 在发布商品信息时会经常出现用户输入的商品名称与用户上 传的商品图像并不一致的情况， 如， 用户输入的商品名称为 “手机” ， 却误将 “MP3” 的图像上 传至网站。为了识别出用户输入的商品名称是否与其上传的商品图像对应一致， 网站目前 的做法是在后台对用户发布的每一商品信息进行人工核对。
发明人在对现有技术的研究过程中发现， 现有技术中并没有快速、 有效的识别用 户输入的商品名称与其发布的商品图像是否对应一致的方法， 当网络用户上传了商品信息 后， 需要网站在后台提供大量人力资源对商品名称和商品图像进行核对， 人工核对降低了 商品信息发布的速度， 并不能及时将核对结果通知发布商品信息的用户 ； 而且网站需要为 每一位商品信息审核人配置相应的工作平台， 也将耗费大量成本。
发明内容 本申请实施例的目的是提供一种文字信息与图像信息的匹配识别方法及服务器， 以解决现有技术中需要通过人工对商品信息的有效性进行识别， 导致操作复杂且效率低下 的问题。
为解决上述技术问题， 本申请实施例提供了一种文字信息与图像信息的匹配识别 方法， 是这样实现的 ：
一种文字信息与图像信息的匹配识别方法， 所述方法包括 ：
接收用户输入的图像信息和所述图像信息的描述信息 ；
根据所述描述信息查找预设的图像特征库， 获取与所述描述信息对应的特征图 像；
根据所述图像信息与所述特征图像匹配的结果确定所述描述信息与所述图像信 息是否一致。
为解决上述技术问题， 本申请实施例还提供了一种服务器， 是这样实现的 ：
一种服务器， 包括 ：
接收单元， 用于接收用户输入的图像信息和所述图像信息的描述信息 ；
查找单元， 用于根据所述描述信息查找预设的图像特征库， 获取与所述描述信息 对应的特征图像 ；
匹配单元， 用于根据所述图像信息与所述特征图像匹配的结果确定所述描述信息
与所述图像信息是否一致。
可见， 本申请实施例中当接收到用户输入的图像信息和该图像信息的描述信息 后， 根据描述信息查找预设的图像特征库， 获取与描述信息对应的特征图像， 根据图像信息 与特征图像匹配的结果确定图像信息与用户输入的描述信息是否对应一致。 本申请实施例 应用图像识别技术， 当用户上传图像信息后， 通过图像特征库中的特征图像对所上传的商 品信息进行匹配， 以识别所上传的图像与用户输入的描述信息是否对应一致， 与现有技术 相比， 解决了现有技术中无法进行文字信息和图像信息是否对应一致的计算机自动识别工 作， 并且由于无需设置大量的人力资源对图像信息与图像的描述信息是否对应一致进行核 对， 所有识别都由服务器执行并输出识别结果， 因此， 当需要识别大量的上传图像时， 可以 显著提高识别效率， 并及时将识别结果通知用户， 提高图像信息的发布速度， 并且也相应减 少了人力资源成本。 附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案， 下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍， 显而易见地， 下面描述中的附图仅仅是本 申请中记载的一些实施例， 对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动性的前提 下， 还可以根据这些附图获得其他的附图。
图 1 为本申请文字信息与图像信息的匹配识别方法的第一实施例流程图 ；
图 2 为本申请文字信息与图像信息的匹配识别方法的第二实施例流程图 ；
图 3 为本申请服务器的第一实施例框图 ；
图 4A 为本申请服务器的第二实施例框图 ；
图 4B 为图 4A 中建立单元的实施例框图 ；
图 4C 为图 4A 中查找单元的实施例框图 ；
图 4D 为图 4A 中匹配单元的实施例框图。 具体实施方式
本申请实施例提供一种文字信息与图像信息的匹配识别方法及服务器。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请实施例中的技术方案， 并使本申请实 施例的上述目的、 特征和优点能够更加明显易懂， 下面结合附图对本申请实施例中技术方 案作进一步详细的说明。
参见图 1， 为本申请文字信息与图像信息的匹配识别方法的第一实施例流程图 ：
步骤 101 ： 接收用户输入的图像信息和该图像信息的描述信息。
以用户需要在购物网站上发布商品信息为例， 用户需要通过终端设备登录网站， 并在网站提供的上传界面中输入商品名称， 并上传所拍摄的商品图像， 所上传的商品图像 可以为最能反映商品特征轮廓的一张图片， 也可以上传反映该商品不同角度的特征轮廓的 若干张图片。
上例中， 图像信息即为所拍摄的商品图像本身， 描述信息为对该商品图像的文字 描述， 通常为商品名称 ； 另外， 在论坛管理中， 用户输入的图像信息通常为用户在某个主题 下想要呈现给其他用户的共享图片， 描述信息则为最能反映该共享图片内容的文字描述。步骤 102 ： 根据描述信息查找预设的图像特征库， 获取与该描述信息对应的特征图像。 图像特征库是为了自动识别用户所上传图像信息的真实性所建立的图片数据库。 当图像特征库中的记录较少时， 该图像特征库可以直接建立在服务器内， 当图像数据库中 的记录较多时， 为了提高处理效率， 也可以独立于服务器单独设置该图像特征库。
由于图像特征库的每条记录中包含了特征图像和对应的描述信息， 因此可以根据 输入的描述信息顺序查找图像特征库中的记录， 当查找到一致的描述信息后， 将与该描述 信息对应的特征图像提取出来。
步骤 103 ： 根据图像信息与特征图像匹配的结果确定描述信息与图像信息是否一 致， 结束当前流程。
保存在图像特征库中的特征图像通常有固定的尺寸， 而用户上传的图像信息通常 大小不一， 因此服务器首先需要将图像信息按照所获取的特征图像的比例进行缩放， 然后 将缩放后的图像信息与获取的特征图像通过扫描逐一进行比较， 当根据扫描结果确定上传 的图像信息与某个特征图像一致时， 向用户返回上传的图像信息与描述信息一致的信息， 当根据扫描结果确定上传的图像信息与所有特征图像均不一致时， 向用户返回上传的图像 信息与描述信息不一致的信息， 由此通过服务器实现对用户所上传图像信息真实性的自动 识别。
由上述实施例可见， 当用户上传图像信息后， 通过图像特征库中的特征图像对所 上传的商品信息进行匹配， 以识别所上传的图像与用户输入的描述信息是否对应一致， 与 现有技术相比， 解决了现有技术中无法进行文字信息和图像信息是否对应一致的计算机自 动识别工作， 并且由于无需设置大量的人力资源对图像信息与图像的描述信息是否对应一 致进行核对， 所有识别都由服务器执行并输出识别结果， 因此， 当需要识别大量的上传图像 时， 可以显著提高识别效率， 并及时将识别结果通知用户， 提高图像信息的发布速度， 并且 也相应减少了人力资源成本。
参见图 2， 为本申请文字信息与图像信息的匹配识别的第二实施例流程图， 该实施 例以建立商品图像特征库为例详细示出了识别上传的商品图像与商品名称是否一致的过 程：
步骤 201 ： 提取每一种商品在若干视觉角度下的特征轮廓， 生成商品特征图像。
在提取商品的特征轮廓时， 可以采用现有的图像处理技术， 通常为了全面反映商 品不同视觉角度下的特征， 可以先获取商品在若干视觉角度下拍摄的图像， 然后对这些图 像分别进行特征轮廓提取， 生成每一个视觉角度下的商品特征图像 ( 也可称为商品轮廓图 像 )。 以手机为例， 在提取手机的特征轮廓时， 可以先获取该手机在不同视觉角度下的图像， 视觉角度可以包括正视、 后视、 侧视、 旋转 30 度、 旋转 60 度等， 然后对每一张图像进行特征 轮廓提取， 生成该手机的商品特征图像 ； 其中， 手机的特征轮廓主要指该手机在亮度不同的 区域之间的明显变化， 即由明度级差变化而形成的边界线或外形线， 该边界线或外形线构 成该手机的形状。
为了缩短建设商品特征库的成本， 可以从网站现有的图像数据库中提取每种商品 的若干图像， 并对每种商品的若干图像进行特征轮廓提取， 生成商品特征图像， 由此可以在 建设商品特征库初期， 缩短为拍摄海量商品图像而增加商品特征库的建设时间。
步骤 202 ： 按照每一种商品所属的类别为每一种商品分配类标识。
对于购物网站来说， 商品种类往往数以百万计， 在保存商品特征图像时， 如果仅以 商品名称为索引， 则在后续查找过程中往往需要耗费大量时间和服务器资源进行商品名称 的匹配， 因此在建立商品特征库的过程中， 为特征库中属于同一大类的商品分配相同的类 标识， 以便后续可以通过查找类标识， 缩小需要匹配的商品名称的记录范围。例如， 对于不 同厂家生产的不同型号的手机， 可以为它们分配统一的手机类标识， 需要说明的是， 对于商 品种类的划分可以灵活进行， 例如也可以将手机、 MP4、 MP3 等划分为小型电子商品类， 对此 本申请实施例不进行限制， 将商品划分种类并分配类标识的目的就是为了缩短查询时间。
步骤 203 ： 将每一种商品的商品名称和对应的商品特征图像保存到与其类标识对 应的存储空间。
本实施例中， 商品特征库中的存储空间根据对商品的分类进行进一步划分， 每个 类标识对应一个存储空间， 也就是在每一条商品名称与商品特征图像对应关系的记录前写 入该商品名称的类标识。
步骤 204 ： 接收用户输入的商品名称和上传的商品图像。
当用户需要在购物网站上发布商品信息时， 需要通过终端设备登录网站， 并在网 站提供的上传界面中输入商品名称， 并上传所拍摄的商品图像， 所上传的商品图像可以为 最能反映商品特征轮廓的一张图片， 也可以上传反映该商品不同角度的特征轮廓的若干张 图片。 进一步， 为了方便将商品图像与特征库中的商品特征图像进行匹配， 网站在上传 界面中可以提示用户所上传商品图像的视角类型， 例如 ： 要求用户上传商品的正视图像和 后视图像。
步骤 205 ： 根据输入的商品名称确定该商品的类标识。
当服务器接收到用户输入的商品名称后， 可以根据预先对所有商品的分类结果， 确定该商品名称对应的类标识。
步骤 206 ： 按照商品的类标识查找商品特征库， 定位到与该类标识对应的存储空 间。
由于商品特征库中的所有记录都有用于识别其所属类别的类标识， 当确定了用户 输入的商品名称的类标识后， 可以根据该类标识在商品特征库中快速定位到与该类标识对 应的存储空间内， 也就是将需要匹配的商品名称缩小到某一类商品的范围内， 由此可以减 少服务器匹配资源， 节约匹配时间。
步骤 207 ： 从对应的存储空间内获取与输入的商品名称对应的商品特征图像。
当定位到商品特征库中所输入商品名称所属类的存储空间时， 进一步从该存储空 间中根据商品名称进行搜索， 查找与该商品名称匹配的记录， 当查找到匹配的记录后， 从该 记录中提取商品特征图像。根据建立商品特征库时所提取的商品特征图像的数量的不同， 本步骤可能因商品名称的不同提取数量不同的商品特征图像。
步骤 208 ： 将商品图像按照所获取的商品特征图像的比例进行缩放。
用户所上传的商品图像根据拍摄时的远近不同， 其大小也可能不同， 为了进行商 品图像的匹配， 可以按照商品特征库中所保存的商品特征图像的大小， 对该商品图像进行 缩放， 使其尺寸与商品特征图像一致。
步骤 209 ： 将缩放后的商品图像与获取的商品特征图像逐一进行比较。
可以通过扫描的方式比较缩放后的商品图像和查找到的商品特征图像， 由于商品 特征图像可能有若干张， 因此可以将商品图像分别与每一个商品特征图像进行比较 ； 当用 户上传的商品图像有若干张时， 则将每一张商品图像分别与每一个商品特征图像进行比 较； 当用户按照网站提示上传了某个视角的商品图像时， 则可以先从商品特征图像中提取 与该视角对应的商品特征图像， 并将商品图像与提取的商品特征图像进行比较， 由此减少 扫描比较的次数。
在通过扫描方式比较商品图像和商品特征图像时， 可以先提取商品图像的特征轮 廓， 再将二者进行对比。 扫描时， 可以对待比较的两个特征轮廓进行逐帧扫描， 或者， 为了节 省扫描时间， 也可以按照预设的帧间隔对两个特征轮廓进行扫描 ； 上述扫描可以是横向扫 描、 纵向扫描或者二者结合。
需要说明的是， 考虑到扫描的误差， 无论对于逐帧扫描还是隔帧扫描， 当两个特征 轮廓之间的帧扫描结果的相同率达到某个阈值时， 例如， 达到 90％时， 就可以确定二者一 致。
步骤 210 ： 判断是否匹配到与商品图像一致的商品特征图像， 若是， 则执行步骤 211 ； 否则， 执行步骤 212。 步骤 211 ： 返回商品图像有效的信息， 结束当前流程。
当匹配到与商品图像的特征轮廓一致的商品特征图像时， 则说明用户上传的商品 图像与商品名称一致， 接受该用户上传的商品信息， 同时向用户返回商品图像有效的信息。
步骤 212 ： 返回商品图像无效的信息， 结束当前流程。
当商品图像的特征轮廓与所有商品特征图像都不匹配时， 则说明用户上传的商品 图像与商品名称不一致， 拒绝该用户上传的商品信息， 同时向用户返回商品图像无效的信 息。
由上述实施例可见， 当用户上传图像信息后， 通过图像特征库中的特征图像对所 上传的商品信息进行匹配， 以识别所上传的图像与用户输入的描述信息是否对应一致， 与 现有技术相比， 解决了现有技术中无法进行文字信息和图像信息是否对应一致的计算机自 动识别工作， 并且由于无需设置大量的人力资源对图像信息与图像的描述信息是否对应一 致进行核对， 所有识别都由服务器执行并输出识别结果， 因此， 当需要识别大量的上传图像 时， 可以显著提高识别效率， 并及时将识别结果通知用户， 提高图像信息的发布速度， 并且 也相应减少了人力资源成本 ； 另外， 由于在建立商品特征库时， 为商品分配类标识， 因此可 以缩短匹配商品特征图像的时间。
与本申请识别上传图像有效性的方法的实施例相对应， 本申请还提供了服务器的 实施例。
参见图 3， 为本申请服务器的第一实施例框图 ：
该服务器包括 ： 接收单元 310、 查找单元 320 和匹配单元 330。
其中， 接收单元 310， 用于接收用户输入的图像信息和所述图像信息的描述信息 ；
查找单元 320， 用于根据所述描述信息查找预设的图像特征库， 获取与所述描述信 息对应的特征图像 ；
匹配单元 330， 用于根据所述图像信息与所述特征图像匹配的结果确定所述描述
信息与所述图像信息是否一致。
参见图 4A， 为本申请服务器的第二实施例框图 ：
该服务器包括 ： 建立单元 410、 接收单元 420、 查找单元 430 和匹配单元 440。
其中， 建立单元 410， 用于预先建立图像特征库， 所述图像特征库的每条记录中包 含特征图像和对应的描述信息， 其中， 所述图像特征库具体为商品图像特征库 ；
接收单元 420， 用于接收用户输入的商品图像信息和所述商品图像信息的描述信 息， 其中所述商品图像的描述信息具体为商品名称 ；
查找单元 430， 用于根据所述商品名称查找预设的商品图像特征库， 获取与所述商 品名称对应的商品特征图像 ；
匹配单元 440， 用于根据所述图像信息与所述特征图像匹配的结果确定所述描述 信息与所述图像信息是否一致 ； 当对商品图像的真实性进行识别时， 则具体用于根据所述 商品图像与所述商品特征图像匹配的结果确定所述商品图像与所述商品名称是否一致。
参见图 4B， 为图 4A 中建立单元 410 的实施例框图 ：
该建立单元 410 包括 ：
特征提取单元 411， 用于提取每一种商品在若干视觉角度下的特征轮廓， 生成商品 特征图像 ；
图像保存单元 412， 用于保存所述每一种商品的商品名称和对应的商品特征图 像；
进一步， 还可以包括 ： 标识分配单元 413， 用于按照每一种商品所属的类别为所述 每一种商品分配类标识 ； 相应的， 所述图像保存单元 412， 具体用于将所述每一种商品的商 品名称和对应的商品特征图像保存到与其类标识对应的存储空间。
参见图 4C， 为图 4A 中查找单元 430 的实施例框图 ：
该查找单元 430 包括 ：
标识确定单元 431， 用于根据所述商品名称确定所述商品的类标识 ；
空间定位单元 432， 用于按照所述商品的类标识查找所述商品特征库， 定位到与所 述类标识对应的存储空间 ；
图像获取单元 433， 用于从所述对应的存储空间内获取与所述商品名称对应的商 品特征图像。
参见图 4D， 为图 4A 中匹配单元 440 的实施例框图 ：
该匹配单元 440 包括 ：
图像缩放单元 441， 用于将所述图像信息按照所获取的特征图像的比例进行缩 放；
图像比较单元 442， 用于将所述缩放后的图像信息与所述获取的特征图像通过扫 描逐一进行比较 ；
信息返回单元 443， 用于当根据扫描结果确定图像信息与某个特征图像一致时， 返 回所述描述信息与所述图像信息一致的信息， 当根据扫描结果确定图像信息与所有特征图 像均不一致时， 返回所述描述信息与所述图像信息不一致的信息。
通过以上的实施方式的描述可知， 本申请实施例中当接收到用户输入的图像信息 和该图像信息的描述信息后， 根据描述信息查找预设的图像特征库， 获取与描述信息对应的特征图像， 根据图像信息与特征图像匹配的结果确定图像信息与用户输入的描述信息是 否对应一致。 本申请实施例应用图像识别技术， 当用户上传图像信息后， 通过图像特征库中 的特征图像对所上传的商品信息进行匹配， 以识别所上传的图像与用户输入的描述信息是 否对应一致， 与现有技术相比， 解决了现有技术中无法进行文字信息和图像信息是否对应 一致的计算机自动识别工作， 并且由于无需设置大量的人力资源对图像信息与图像的描述 信息是否对应一致进行核对， 所有识别都由服务器执行并输出识别结果， 因此， 当需要识别 大量的上传图像时， 可以显著提高识别效率， 并及时将识别结果通知用户， 提高图像信息的 发布速度， 并且也相应减少了人力资源成本。
通过以上的实施方式的描述可知， 本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可 借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解， 本申请的技术方案本质 上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来， 该计算机软件产品 可以存储在存储介质中， 如 ROM/RAM、 磁碟、 光盘等， 包括若干指令用以使得一台计算机设备 ( 可以是个人计算机， 服务器， 或者网络设备等 ) 执行本申请各个实施例或者实施例的某些 部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述， 各个实施例之间相同相似的部 分互相参见即可， 每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。 尤其， 对于系统实 施例而言， 由于其基本相似于方法实施例， 所以描述的比较简单， 相关之处参见方法实施例 的部分说明即可。 本申请可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。 例如 ： 个人计算机、 服务 器计算机、 手持设备或便携式设备、 平板型设备、 多处理器系统、 基于微处理器的系统、 置顶 盒、 可编程的消费电子设备、 网络 PC、 小型计算机、 大型计算机、 包括以上任何系统或设备的 分布式计算环境等等。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述， 例如程序 模块。 一般地， 程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、 程序、 对象、 组 件、 数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请， 在这些分布式计算环境中， 由 通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中， 程序模块可以 位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
虽然通过实施例描绘了本申请， 本领域普通技术人员知道， 本申请有许多变形和 变化而不脱离本申请的精神， 希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的 精神。