图像搜索方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像搜索领域，公开了一种图像搜索方法、装置、计算机设备及存储介质，其方法包括：获取待搜索图片，并从待搜索图片提取目标对象的目标特征；从图片数据库查找与目标特征匹配的第一搜索结果；第一搜索结果包括若干第一图片；第一图片与待搜索图片的目标相似度大于预设阈值；提取各个第一图片的多维特征，根据目标特征和所有多维特征组成第一特征集合；对第一特征集合中每一维度的特征进行拟合，获得目标对象的拟合特征；根据拟合特征获取待搜索图片的第二搜索结果。本发明专利技术可以提升第二搜索结果的召回率。第二搜索结果的召回率。第二搜索结果的召回率。

【技术实现步骤摘要】
图像搜索方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像搜索领域，尤其涉及一种图像搜索方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现有技术中，对待搜索图片进行搜索时，一般提取待搜索图片中目标对象的目标特征，然后使用该目标特征在数据库中进行比对，获得搜索结果。在此处，目标对象可以是人或其他检测对象。
[0003]然而，从待搜索图片提取的目标特征，难以代表目标对象的特征，导致搜索结果的召回率较低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图像搜索方法、装置、计算机设备及存储介质，以提高搜索结果的召回率。
[0005]一种图片搜索方法，包括：
[0006]获取待搜索图片，并从所述待搜索图片提取目标对象的目标特征；
[0007]从图片数据库查找与所述目标特征匹配的第一搜索结果；所述第一搜索结果包括若干第一图片；所述第一图片与所述待搜索图片的目标相似度大于预设阈值；
[0008]提取各个第一图片的多维特征，根据所述目标特征和所有所述多维特征组成第一特征集合；
[0009]对所述第一特征集合中每一维度的特征进行拟合，获得所述目标对象的拟合特征；
[0010]根据所述拟合特征获取所述待搜索图片的第二搜索结果。
[0011]一种图片搜索装置，包括：
[0012]第一特征提取模块，用于获取待搜索图片，并从所述待搜索图片提取目标对象的目标特征；
[0013]第一搜索模块，用于从图片数据库查找与所述目标特征匹配的第一搜索结果；所述第一搜索结果包括若干第一图片；所述第一图片与所述待搜索图片的目标相似度大于预设阈值；
[0014]第二特征提取模块，用于提取各个第一图片的多维特征，根据所述目标特征和所有所述多维特征组成第一特征集合；
[0015]特征拟合模块，用于对所述第一特征集合中每一维度的特征进行拟合，获得所述目标对象的拟合特征；
[0016]第二搜索模块，用于根据所述拟合特征获取所述待搜索图片的第二搜索结果。
[0017]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述图片搜索方
法。
[0018]一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如上述图片搜索方法。
[0019]上述图片搜索方法、装置、计算机设备及存储介质，通过对第一搜索结果的置信部分(第一图片)进行特征拟合，把对单一特征值的搜索转化为对可信度更高的拟合特征值的二次搜索，提升了第二搜索结果的召回率。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的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专利技术的一些实施例，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。
[0021]图1是本专利技术一实施例中图片搜索方法的一应用环境示意图；
[0022]图2是本专利技术一实施例中图片搜索方法的一流程示意图；
[0023]图3是本专利技术一实施例中图片搜索装置的一结构示意图；
[0024]图4是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
[0025]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0026]本实施例提供的图片搜索方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端与服务端进行通信。其中，客户端包括但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0027]在一实施例中，如图2所示，提供一种图片搜索方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，包括如下步骤S10
‑
S50。
[0028]S10、获取待搜索图片，并从所述待搜索图片提取目标对象的目标特征。
[0029]可理解地，待搜索图片指的是包含目标对象的图片。目标对象可以是某个人或某个物体。若目标对象为某个人，则目标特征可以是人脸特征。
[0030]S20、从图片数据库查找与所述目标特征匹配的第一搜索结果；所述第一搜索结果包括若干第一图片；所述第一图片与所述待搜索图片的目标相似度大于预设阈值。
[0031]可理解地，在获得目标特征之后，可以计算目标特征与图片数据库中各个图像之间的目标相似度(如余弦相似度)。在此处，目标相似度指的是待搜索图片中的目标对象与图片数据库图像的比对对象之间的相似度。若标相似度大于预设阈值，则该图像为第一图片。预设阈值可以根据实际需要进行设置。预设阈值可以确保第一图片的对象与目标对象为同一对象。
[0032]S30、提取各个第一图片的多维特征，根据所述目标特征和所有所述多维特征组成
第一特征集合。
[0033]可理解地，可以提取各个第一图片中对象的多维特征，与待搜索图片中目标对象的目标特征组成第一特征集合。目标特征与多维特征的维数相同，可以为n。以人脸为例，第一特征集合可表示为F＝{f1,f2,f3,...,f
p
}，f1,f2,f3,...,f
p
分别表示各个人脸特征值，p为第一图片的个数加1。其中，各个人脸特征值可表示为：
[0034]f1＝[d
11
,d
12
,...,d
1n
]；
[0035]f2＝[d
21
,d
22
,...,d
2n
]；
[0036]…
[0037]f
p
＝[d
p1
,d
p2
,...,d
pn
]。
[0038]其中，d
11
,d
12
,...,d
1n
表示第一个多维特征f1各个维度的取值；
[0039]d
21
,d
22
,...,d
2n
表示第一个多维特征f2各个维度的取值；
[0040]d
p1
,d
p2
,...,d
pn
表示第p个多维特征f
p
各个维度的取值。
[0041]S40、对所述第一特征集合中每一维度的特征进行拟合，获得所述目标对象的拟合特征。
[0042]可理解地，可以对第一特征集合中每一维度的特征进行拟合，获得目标对象的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图片搜索方法，其特征在于，包括：获取待搜索图片，并从所述待搜索图片提取目标对象的目标特征；从图片数据库查找与所述目标特征匹配的第一搜索结果；所述第一搜索结果包括若干第一图片；所述第一图片与所述待搜索图片的目标相似度大于预设阈值；提取各个第一图片的多维特征，根据所述目标特征和所有所述多维特征组成第一特征集合；对所述第一特征集合中每一维度的特征进行拟合，获得所述目标对象的拟合特征；根据所述拟合特征获取所述待搜索图片的第二搜索结果。2.如权利要求1所述的图片搜索方法，其特征在于，所述对所述第一特征集合中每一维度的特征进行拟合，获得所述目标对象的拟合特征，包括：从所述第一特征集合获取指定维度的维度特征集合；根据所述维度特征集合确定中间矩阵；获取平滑因子，根据所述中间矩阵和所述平滑因子确定所述指定维度的元素权重矩阵；根据所述维度特征集合和所述元素权重矩阵确定所述指定维度的维度拟合特征。3.如权利要求2所述的图片搜索方法，其特征在于，所述根据所述维度特征集合确定中间矩阵，包括：通过中间矩阵转换公式处理所述维度特征集合，获得所述中间矩阵的元素；所述中间矩阵转换公式包括：其中，r
ik
为所述中间矩阵中第i行第k列的元素；d
i
为所述维度特征集合中第i个元素；d
k
为所述维度特征集合中第k个元素；d
m
为所述维度特征集合中第m个元素；D为所述维度特征集合。4.如权利要求3所述的图片搜索方法，其特征在于，所述获取平滑因子，根据所述中间矩阵和所述平滑因子确定所述指定维度的元素权重矩阵，包括：通过权重矩阵转换公式处理所述中间矩阵和所述平滑因子，获得所述元素权重矩阵；所述权重矩阵转换公式包括：其中，W为所述元素权重矩阵；J为p
×
p单位矩阵；α为所述平滑因子；R为所述中间矩阵，该矩阵为p
×
p矩阵；p为所述维度特征集合的元素个数；
I为所有元素都是1的列向量...

【专利技术属性】
技术研发人员：程冰，张航，谢友平，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：