(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211047572.6 (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 北京有竹居网络技 术有限公司 地址 101299 北京市平谷区林荫北街13号 信息大厦802室 (72)发明人 李勇志　袁泽寰　卢靓妮　 (74)专利代理 机构 北京信远 达知识产权代理有 限公司 1 1304 专利代理师 柳欣 (51)Int.Cl. G06V 10/56(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种图像颜色特 征提取方法、 装置及设备 (57)摘要 本申请公开了一种图像颜色特征提取方法、 装置及设备， 获取目标图像， 将目标图像输入 图 像特征提取模型， 得到目标图像的颜色特征。 其 中， 图像特征提取模型是根据第一原始图像的颜 色特征与正样本图像的颜色特征之间的第一距 离， 以及第一原始图像的颜色特征与负样本图像 的颜色特征之间的第二距离训练得到的。 正样本 图像为第一原始图像对应的正样 本图像， 负样本 图像为第一原始图像对应的负样 本图像。 第一原 始图像与正样本图像的颜色相似度大于第一阈 值， 第一原始图像与 负样本图像的颜色相似度小 于第二阈值。 如此， 能够使得图像特征提取模型 输出的目标图像的颜色特征对目标图像的颜色 表示效果较好。 权利要求书2页 说明书19页 附图5页 CN 115393613 A 2022.11.25 CN 115393613 A 1.一种图像颜色特 征提取方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标图像； 将所述目标图像输入图像特 征提取模型， 得到所述目标图像的颜色特 征； 所述图像特征提取模型是根据第一原始图像的颜色特征与正样本图像的颜色特征之 间的第一距离， 以及所述第一原始图像的颜色特征与负样本图像的颜色特征之 间的第二距 离训练得到的； 其中， 所述正样本图像为所述第一原始图像对应的正样本图像， 所述负样本 图像为所述第一原始图像对应的负样本图像； 所述第一原始图像与所述正样本图像的颜色 相似度大于第一阈值， 所述第一原 始图像与所述负 样本图像的颜色相似度小于第二阈值。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述图像特 征提取模型的训练过程包括： 获取第一原始图像、 所述第 一原始图像对应的正样本图像以及所述第 一原始图像对应 的负样本图像； 将所述第一原始图像、 所述正样本 图像以及所述负样本 图像输入图像特征提取模型， 得到所述第一原始图像的颜色特征、 所述正样本图像的颜色特征以及所述负样本图像的颜 色特征； 计算所述第 一原始图像的颜色特征与所述正样本图像的颜色特征之间的第 一距离， 以 及所述第一原 始图像的颜色特 征与所述负 样本图像的颜色特 征之间的第二距离； 以所述第一距离小于所述第二距离为目标， 计算第一损失值； 根据所述第一损失值调整所述图像特 征提取模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述获取第一原始图像、 所述第一原始图 像对应的正样本图像以及所述第一原 始图像对应的负 样本图像， 包括： 获取第一原 始图像； 对所述第一原 始图像进行第一图像 变换生成所述第一原 始图像对应的正样本图像； 对所述第一原 始图像进行第二图像 变换生成所述第一原 始图像对应的负 样本图像。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述以所述第 一距离小于所述第 二距离为 目标， 计算第一损失值， 包括： 计算所述第 一距离与所述第 二距离之差， 再与第 三阈值相加， 得到目标数值； 所述第三 阈值大于零； 将所述目标 数值与零之间的较大值， 确定为第一损失值。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述图像特征提取模型的训练过程还包 括： 获取第二原 始图像， 获取 所述第二原 始图像中的主体对象的颜色数值； 计算两张所述第二原 始图像中的主体对象的颜色数值之差， 得到颜色差值； 将两张所述第 二原始图像输入所述图像特征提取模型， 得到两张所述第 二原始图像的 颜色特征； 计算两张所述第二原 始图像的颜色特 征之间的第三距离； 根据所述第三距离与所述颜色差值的差值， 计算第二损失值； 根据所述第二损失值调整所述图像特 征提取模型。 6.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述获取第二原始图像， 获取所述第二原 始图像中的主体对象的颜色数值， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115393613 A 2获取第二原 始图像； 提取所述第二原 始图像中的主体对象的RGB颜色数值； 将所述RGB颜色数值转换为Lab颜色空间数值作为所述第二原始图像中的主体对象的 颜色数值。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 响应于针对所述目标图像的图像 检索请求， 获取包括召回图像的检索结果； 将所述召回图像输入所述图像特 征提取模型， 得到所述召回图像的颜色特 征； 计算所述目标图像的颜色特征与 所述召回图像的颜色特征之间的第四距离， 根据 所述 第四距离对所述召回图像进行排序。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 当所述图像特征提取模型是根据权利要求 5‑6任一项所述的方法训练得到的， 所述方法还 包括： 将所述第四距离大于第四阈值对应的召回图像进行 过滤。 9.一种图像颜色特 征提取装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一获取 单元， 用于获取目标图像； 第二获取单元， 用于将所述目标图像输入图像特征提取模型， 得到所述目标图像的颜 色特征； 所述图像特征提取模型是根据第一原始图像的颜色特征与正样本图像的颜色特征之 间的第一距离， 以及所述第一原始图像的颜色特征与负样本图像的颜色特征之 间的第二距 离训练得到的； 其中， 所述正样本图像为所述第一原始图像对应的正样本图像， 所述负样本 图像为所述第一原始图像对应的负样本图像； 所述第一原始图像与所述正样本图像的颜色 相似度大于第一阈值， 所述第一原 始图像与所述负 样本图像的颜色相似度小于第二阈值。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 其上存 储有一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实 现如权利要求1 ‑8中任一所述的图像颜色特 征提取方法。 11.一种计算机可读介质， 其特征在于， 其上存储有计算机程序， 其中， 所述程序被处理 器执行时实现如权利要求1 ‑8中任一所述的图像颜色特 征提取方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115393613 A 3