СПОСОБ СЖАТИЯ ВЕКТОРА ИЗОБРАЖЕНИЯ

1. Способ обучения автокодировщика сжатию вектора изображения, включающего в себя дополнительные и целевые характеристики изображения, выполняемый на сервере и включающий:
создание эталонного вектора целевых характеристик изображения на основе вектора изображения, причем эталонный вектор включает в себя информацию о целевых характеристиках изображения из вектора изображения;
сжатие сервером вектора изображения с помощью автокодировщика с получением сжатого вектора изображения на основе вектора изображения;
распаковку сервером сжатого вектора изображения с помощью автокодировщика с получением сервером вектора изображения с потерями на основе сжатого вектора изображения;
создание сервером вектора целевых характеристик изображения с потерями на основе вектора изображения с потерями, причем вектор целевых характеристик изображения с потерями включает в себя информацию о целевых характеристиках изображения из вектора изображения с потерями;
сравнение сервером эталонного вектора целевых характеристик изображения с вектором целевых характеристик изображения с потерями, причем сравнение включает в себя определение сервером параметра расхождения, представляющего расхождение между информацией о целевых характеристиках изображения из вектора изображения и информацией о целевых характеристиках изображения из вектора изображения с потерями; и
использование сервером параметра расхождения для обучения автокодировщика так, что потери информации в векторе изображения с потерями, связанной с целевыми характеристиками, по меньшей мере снижаются за счет повышенных потерь информации, связанной с дополнительными характеристиками изображения.
2. Способ по п. 1, в котором создание эталонного вектора целевых характеристик изображения включает в себя обработку сервером вектора изображения с помощью алгоритма извлечения.
3. Способ по п. 2, в котором создание вектора целевых характеристик изображения с потерями включает в себя обработку сервером вектора изображения с потерями с помощью алгоритма извлечения.
4. Способ по п. 1, в котором вектор изображения с потерями включает в себя меньше информации о характеристиках изображения, чем вектор изображения.
5. Способ по п. 1, в котором автокодировщик применяет алгоритм сжатия для сжатия вектора изображения, и
в котором использование параметра расхождения для обучения автокодировщика осуществляется сервером, выполненным с возможностью обучать алгоритм сжатия таким образом, что алгоритм сжатия снижает потери целевых характеристик изображения за счет дополнительных характеристик изображения.
6. Способ по п. 1, в котором сравнение эталонного вектора целевых характеристик изображения с вектором целевых характеристик изображения с потерями включает в себя ввод сервером эталонного вектора целевых характеристик изображения и вектора целевых характеристик изображения с потерями в функцию сравнения.
7. Способ по п. 3, в котором целевые характеристики изображения идентифицируются оператором алгоритма извлечения на основе применения изображения, снятого устройством съемки изображений.
8. Способ по п. 7, в котором снятое изображение применяется по меньшей мере к одной из задач:
классификации;
фильтрации;
распознавания.
9. Способ по п. 8, в котором целевые характеристики изображения связаны по меньшей мере с одним из:
классами классификации;
визуальными свойствами;
физическими свойствами;
свойствами расположения.
10. Способ по п. 3, в котором сервер использует нейронную сеть, осуществляющую алгоритм извлечения.
11. Компьютерный способ сжатия вектора изображения, причем вектор изображения включает в себя дополнительные и целевые характеристики изображения, способ выполняется на сервере, способ включает в себя:
сжатие сервером вектора изображения посредством применения автокодировщиком алгоритма сжатия с определением сервером сжатого вектора изображения на основе вектора изображения;
распаковку сервером сжатого вектора изображения с помощью автокодировщика, причем распаковка включает в себя определение сервером вектора изображения с потерями на основе сжатого вектора изображения, а определение вектора изображения с потерями включает в себя применение автокодировщиком алгоритма распаковки;
алгоритм сжатия и алгоритм распаковки обучены для снижения потери в характеристиках целевого изображения за счет дополнительных характеристик изображения, причем вектор изображения с потерями включает в себя меньшее число дополнительных характеристик изображения, чем вектор изображения.
12. Сервер для обучения автокодировщика сжатию вектора изображения, содержащего целевые и дополнительные характеристики изображения, выполненный с возможностью:
создания эталонного вектора целевых характеристик изображения на основе вектора изображения, причем эталонный вектор целевых характеристик исходного изображения включает в себя информацию о целевых характеристиках изображения из вектора изображения;
сжатия вектора изображения в сжатый вектор изображения на основе вектора изображения;
распаковку сжатого вектора изображения в вектор изображения с потерями на основе сжатого вектора изображения;
создания вектора целевых характеристик изображения с потерями на основе вектора изображения с потерями, причем вектор целевых характеристик изображения с потерями включает в себя информацию о целевых характеристиках изображения из вектора изображения с потерями;
сравнения эталонного вектора целевых характеристик изображения с вектором целевых характеристик изображения с потерями с определением параметра расхождения, представляющего собой расхождение между информацией о целевых характеристиках изображения из вектора изображения и из вектора изображения с потерями; и
использования параметра расхождения для обучения автокодировщика так, что потери информации в векторе изображения с потерями, связанной с целевыми характеристиками, по меньшей мере, снижаются за счет повышенных потерь информации, связанной с дополнительными характеристиками изображения.
13. Сервер по п. 12, который для создания эталонного вектора целевых характеристик исходного изображения выполнен с возможностью обработки вектора изображения с помощью алгоритма извлечения.
14. Сервер по п. 13, который для создания вектора целевых характеристик изображения с потерями выполнен с возможностью обработки вектора изображения с потерями с помощью алгоритма извлечения.
15. Сервер по п. 12, который выполнен с возможностью сжатия вектора изображения
и с возможностью обучения алгоритма сжатия таким образом, что алгоритм сжатия минимизирует потери целевых характеристик изображения за счет дополнительных характеристик изображения.
16. Сервер по п. 12, который выполнен с возможностью осуществлять сравнение эталонного вектора целевых характеристик исходного изображения с вектором целевых характеристик изображения с потерями с возможностью вводить эталонный вектор целевых характеристик исходного изображения и вектор целевых характеристик изображения с потерями в функцию сравнения.
17. Сервер по п. 14, в котором целевые характеристики изображения идентифицируют оператором алгоритма извлечения на основе потенциального применения изображения, снятого устройством съемки изображений.
18. Сервер по п. 17, в котором снятое изображение применяется по меньшей мере к одной из задач:
классификации;
фильтрации;
распознавания.
19. Сервер по п. 18, в котором целевые характеристики изображения связаны по меньшей мере с одним из:
классами классификации;
визуальными свойствами;
физическими свойствами;
свойствами расположения.
20. Сервер по п. 14, который использует нейронную сеть для осуществления алгоритма извлечения.
21. Сервер для сжатия вектора изображения, причем вектор изображения включает в себя дополнительные характеристики изображения и целевые характеристики изображения, сервер выполнен с возможностью осуществлять:
сжатие вектора изображения с помощью автокодировщика, причем для сжатия сервер выполнен с возможностью определять сжатый вектор изображения на основе вектора изображения, применяя с помощью автокодировщика алгоритм сжатия;
распаковку сжатого вектора изображения с помощью автокодировщика, причем для распаковки сервер выполнен с возможностью определять вектор изображения с потерями на основе сжатого вектора изображения, а для определения вектора изображения с потерями сервер выполнен с возможностью применять с помощью автокодировщика алгоритм распаковки;
алгоритм сжатия и алгоритм распаковки могут быть обучены таким образом, что они снижают потери в характеристиках целевого изображения за счет дополнительных характеристик изображения, причем вектор изображения с потерями включает в себя сниженное число дополнительных характеристик изображения по сравнению с вектором изображения.