图像检索方法、装置、电子设备及存储介质.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CN113849679A(43)申请公布日2021.12.28(21)申请号202010596085.X(22)申请日2020.06.28(71)申请人京东科技控股股份有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号C座2层221室(72)发明人张宇孔改捧(74)专利代理机构北京同立钧成知识产权代理有限公司11205代理人张娜刘芳(51)Int.Cl.G06F16/583(2019.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书13页附图6页(54)发明名称图像检索方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请实施例提供一种图像检索方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待检索图像；利用预设的多个样本图像，对待检索图像进行全局特征检索，获得符合预设相似度参数的多个备选图像，其中，备选图像的数量小于样本图像的数量；利用多个备选图像，对待检索图像进行局部特征检索，确定与待检索图像相似度最高的目标图像，由于先对样本图像进行了全局特征检索，得到了与待检索图像相似度较高且数量较少的备选图像，实现了对样本图像的筛选，之后再对备选图像进一步进行局部特征对比，可以有效降低局部特征对比的计算量，在保证检索准确性的同时，提高了图像检索效率，缩短了图像检索时长。CN113849679ACN113849679A权利要求书1/2页1.一种图像检索方法，其特征在于，包括：获取待检索图像；利用预设的多个样本图像，对所述待检索图像进行全局特征检索，获得符合预设相似度参数的多个备选图像，其中，所述备选图像的数量小于所述样本图像的数量；利用所述多个备选图像，对所述待检索图像进行局部特征检索，确定与所述待检索图像相似度最高的目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预设的多个样本图像，对所述待检索图像进行全局特征检索，获得符合预设相似度参数的多个备选图像，包括：通过训练至收敛的神经网络对所述待检索图像和所述样本图像分别进行全局特征提取，得到与所述待检索图像对应的第一全局特征和与所述样本图像对应的第二全局特征；将所述多个第二全局特征分别与所述第一全局特征进行相似度比较，得到多个全局相似值，其中，多个全局相似值与多个样本图像一一对应；根据所述多个全局相似值，将所述多个样本图像中匹配所述相似度参数的部分图像确定为所述备选图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述相似度参数包括权重阈值，根据所述多个全局相似值，将所述多个样本图像中匹配所述相似度参数的部分图像确定为所述备选图像，包括：对所述多个全局相似值进行归一化处理，获得多个权重值，其中，所述多个权重值与所述多个样本图像一一对应；将大于所述权重阈值的权重值对应的样本图像，确定为所述备选图像。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过训练至收敛神经网络对所述待检索图像和所述样本图像分别进行全局特征提取，得到与所述待检索图像对应的第一全局特征和与所述样本图像对应的第二全局特征，包括：将所述待检索图像和所述样本图像分别输入经过迁移训练的AlexNet神经网络，进行特征提取，得到检索图像特征和样本图像特征；对所述检索图像特征和所述样本图像特征进行特征降维和归一化处理，得到所述第一全局特征和所述第二全局特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述多个备选图像，对所述待检索图像进行局部特征检索，确定与所述待检索图像相似度最高的目标图像，包括：通过尺度不变特征变换算法对所述待检索图像和所述多个备选图像分别进行局部特征提取，得到与所述待检索图像对应的多个第一局部特征和与所述样本图像对应的多个第二局部特征；将所述多个第一局部特征分别与各所述备选图像的多个第二局部特征进行相似度比较，得到多个局部相似值，其中，多个局部相似值与所述备选图像一一对应；根据所述多个局部相似值，或所述多个局部相似值和所述多个全局相似值，确定所述目标图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述多个第一局部特征分别与各所述备选图像的多个第二局部特征进行相似度比较，得到多个局部相似值，包括：根据预设的权重参数，确定所述多个第一局部特征中的第一关键局部特征；2CN113849679A权利要求书2/2页将所述第一关键局部特征分别与各备选图像对应的第二局部特征进行相似度比较，得到各备选图像对应的局部相似值。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将所述第一关键局部特征分别与各备选图像对应的第二局部特征进行相似度比较，得到各备选图像对应的局部相似值，包括：基于词袋模型确定所述各第二局部特征中与所述第一关键局部特征相匹配的第二关键局部特征；根据词频逆文档