一种基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法技术

本发明专利技术涉及一种基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法。该方法包括：S1、接收至少两张样本图片，选择每张样本图片的兴趣区域，接收样本图片之间的组合逻辑；S2、提取每张样本图片中兴趣区域对应的特征信息；S3、按照组合逻辑和特征信息查找图片数据库，得到符合组合逻辑和特征信息的图片检索结果。本发明专利技术允许用户选取不同图片的部分信息进行组合检索，不再需要用户提供准确的目标图像，降低检索材料要求，提高用户检索成功率。提高用户检索成功率。提高用户检索成功率。

A Boolean retrieval method based on extracting partial information from multiple graphs

【技术实现步骤摘要】
一种基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法


[0001]本专利技术涉及图片检索领域，更具体地说，涉及一种基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法。

技术介绍

[0002]图像检索(Image retrieval，图像检索，又称图片搜索)已广泛用于各行各业中，例如刑事侦察，图像库查询，人脸识别，医学等。图像检索主要关注于如何从大量的图像数据库中检索期望的图像。在文献中，现有的图像检索方法可分为三大类：基于上下文的图像检索(context
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based image retrieval)，基于内容的图像检索(content
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based image retrieval)和混合特征图像检索(hybrid
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features image retrieval)。
[0003]基于上下文的图像检索方法利用了语义信息(即高级特征)，例如人工在图像周围标注的标签，标题和文字等。显然，人工标注的过程需要耗费大量人力物力。此外，基于上下文的图像检索方法还存在的一个问题是，由于人类的主观感知不同，对同一图像的注释可能会有所不同。为了缓解这个问题，研究人员使用语义网络(如Wordnet)对文本进行了规范化，词干分析和查询扩展，以提高检索的性能。
[0004]相反，基于内容的图像检索方法依靠检索图像与数据库中图像之间的特征相似度进行检索。沿着这条思路，形状、颜色和纹理(即低级特征)通常被用作主导特征来代表图像。此外，考虑到低级特征和高级特征之间的语义鸿沟，学者将这两种特征链接在一起，以检索与人类感知相匹配的图像集。
[0005]在图像检索领域，传统的检索方式是使用文本关键字来描述目标图像。不幸的是，对于某些图像而言，仅凭文字信息很难进行准确地描述。在这种情况下，有两种替代方法可以描述图像而不需要任何文字信息。一种是基于草图(Sketch
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based)的方法，用户可以利用的绘制的草图进行图像检索。另一种方法是基于实例(example
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based)的方法，即通过实例进行图像检索，该方法要求用户上传至少一个实例图像以进行检索。大多数现有的图像检索引擎，例如Pinterest和TinEye，都是基于这种方法，仅关注于单个图像检索。谷歌图片检索引擎还允许用户提供其他信息，例如大小，颜色，类型和时间，以便进行高级搜索。此外，一些研究人员提出了多图像检索，该方法允许用户上传一个以上的相似图像，以获得更准确的检索结果。还有一些研究人员利用不同的语义图像进行多次检索，以使图像检索结果包含检索图像的所有信息。
[0006]现有的多重检索方法至少有三方面的局限性：(1)这些方法需要至少一张与用户期望相似的图像作为检索实例。从实际的角度出发，这种图像可能并不总是可获得的。(2)用户可能只对不同图像中的部分信息感兴趣，而不是对整个图像感兴趣，例如“汽车”图像中的汽车形状，“包”图像中的包的颜色，或“人脸”图像中的人的脸部形状。在这点上，现有方法无法解决。(3)在实践中，用户应该被允许在检索时明确指出应当从检索结果中排除的不感兴趣的信息。不幸的是，据我们所知，现有方法无法实现这个要求。

技术实现思路

[0007]本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法。
[0008]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法，包括：
[0009]S1、接收至少两张样本图片，选择每张所述样本图片的兴趣区域，接收所述样本图片之间的组合逻辑；
[0010]S2、提取每张所述样本图片中兴趣区域对应的特征信息；
[0011]S3、按照所述组合逻辑和所述特征信息查找图片数据库，得到符合所述组合逻辑和所述特征信息的图片检索结果。
[0012]进一步，在本专利技术所述的基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法中，所述组合逻辑包括：与逻辑、或逻辑、非逻辑；
[0013]所述与逻辑表示同时需要两张所述样本图片；
[0014]所述或逻辑表示选择两张所述样本图片中的其中一张；
[0015]所述非逻辑表示不选择所述样本图片。
[0016]进一步，在本专利技术所述的基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法中，所述步骤S1中选择每张所述样本图片的兴趣区域包括：选择每张所述样本图片中至少两个兴趣区域。
[0017]进一步，在本专利技术所述的基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法中，所述步骤S2中特征信息包括：形状信息、颜色信息、纹理信息、草图信息中的一种或几种。
[0018]进一步，在本专利技术所述的基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法中，所述步骤S3中按照所述组合逻辑和所述特征信息查找图片数据库包括：
[0019]每次选择其中一个所述特征信息查找所述图片数据库，查找结束后下一个所述特征信息在上一个所述特征信息对应的检索结果中查找，直至所有所述特征信息全部查找结束。
[0020]进一步，在本专利技术所述的基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法中，所述步骤S3中按照所述组合逻辑和所述特征信息查找图片数据库包括：
[0021]设置所述图片数据库中每张图片的描述符聚类标签，将所述特性信息匹配所述图片数据库中每张图片的描述符聚类标签，查找匹配图片后结合所述组合逻辑进行筛选出符合要求的图片。
[0022]进一步，在本专利技术所述的基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法中，所述步骤S3中按照所述组合逻辑和所述特征信息查找图片数据库包括：
[0023]设置所述图片数据库中每张图片的描述符聚类标签，按照所述描述符聚类标签将所述图片数据库分为多个图片子集数据库，根据所述特性信息和所述描述符聚类标签查找出对应的所述图片子集数据库，再结合所述组合逻辑筛选出符合要求的图片。
[0024]进一步，在本专利技术所述的基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法中，每个所述图片子集数据库包含至少两个所述描述符聚类标签。
[0025]进一步，在本专利技术所述的基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法中，设置每个所述描述符聚类标签的权重值。
[0026]实施本专利技术的一种基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法，具有以下有益效果：本专利技术允许用户选取不同图片的部分信息进行组合检索，不再需要用户提供准确的目标图像，降低检索材料要求，提高用户检索成功率。
附图说明
[0027]下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：
[0028]图1是一实施例提供的基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法的流程图；
[0029]图2是一实施例提供的实验结果对比图。
具体实施方式
[0030]为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本专利技术的具体实施方式。
[0031]在一优选实施例中，参考图1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法，其特征在于，包括：S1、接收至少两张样本图片，选择每张所述样本图片的兴趣区域，接收所述样本图片之间的组合逻辑；S2、提取每张所述样本图片中兴趣区域对应的特征信息；S3、按照所述组合逻辑和所述特征信息查找图片数据库，得到符合所述组合逻辑和所述特征信息的图片检索结果。2.根据权利要求1所述的基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法，其特征在于，所述组合逻辑包括：与逻辑、或逻辑、非逻辑；所述与逻辑表示同时需要两张所述样本图片；所述或逻辑表示选择两张所述样本图片中的其中一张；所述非逻辑表示不选择所述样本图片。3.根据权利要求1所述的基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法，其特征在于，所述步骤S1中选择每张所述样本图片的兴趣区域包括：选择每张所述样本图片中至少两个兴趣区域。4.根据权利要求1所述的基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法，其特征在于，所述步骤S2中特征信息包括：形状信息、颜色信息、纹理信息、草图信息中的一种或几种。5.根据权利要求1所述的基于从多张图抽取部分信息可布尔计算的检索方法，其特征在于，所述步骤S3中按照所述组合逻辑和所述特征信息查找图片数据库包括：每次选择其中一个所述特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓明，陈尚伟，
申请(专利权)人：张晓明，
类型：发明
国别省市：