一种图像搜索方法、服务器及存储介质技术

本申请实施方式公开了一种图像搜索方法、服务器及存储介质。提供分类体系，所述分类体系包括至少二个叶子节点和至少一个根节点；每个所述根节点从属有至少二个所述叶子节点；每个所述叶子节点对应一个图像集；所述图像集包括至少一个图像；所述方法包括：获取标的图像的图像特征信息；根据所述图像特征信息，确定所述标的图像在所述分类体系中，从所述根节点至叶子节点方向的分类路径；所述分类路径指向所述标的图像对应的图像集；在所述分类路径指向的图像集中进行搜索，得到结果集。本申请实施方式可以提高图像搜索的效率。

Image search method, server and storage medium

The application embodiment discloses an image search method, a server and a storage medium. Provides a classification system comprising at least two leaf nodes and at least one root node; each root node is subordinate to at least two leaf nodes; each leaf node corresponds to an image set; the image set includes at least one image; the method comprises: acquiring an image of a subject image; According to the image feature information, a classification path from the root node to the leaf node direction of the target image is determined in the classification system; the classification path points to the corresponding image set of the target image; and the result set is obtained by searching the image set pointed by the classification path. The implementation of this application can improve the efficiency of image search.

【技术实现步骤摘要】
一种图像搜索方法、服务器及存储介质
本申请涉及计算机
，特别涉及一种图像搜索方法、服务器及存储介质。
技术介绍
目前，图像已成为人们记录和分享信息的主要方式。随着网络技术的发展，越来越多的用户将图像作为查询入口进行图像搜索。例如，用户可以对商品A进行拍照，以获取商品A的图像，并可以将商品A的图像作为查询入口，搜索与商品A相类似的商品的图像。现有技术中，一般基于图像数据库，对标的图像进行搜索。具体过程通常如下：获取图像数据库中每个图像的特征，其中，所述特征可以包括图像的语义特征和视觉特征；接收包含标的图像的搜索请求；获取所述标的图像的特征；计算所述图像数据库中每个图像的特征与所述标的图像的特征的相似度；按照相似度从大到小的顺序将所述图像数据库中的图像反馈给用户。在实现本申请过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：上述现有技术中，在进行图像搜索时，往往会将一个网站平台的图像数据库作为一个整体与标的图像进行匹配搜索，导致硬件设备的运算负荷非常大，而且花费较长时间。
技术实现思路
本申请实施方式的目的是提供一种图像搜索方法、服务器和存储介质，以提高图像搜索的效率。为实现上述目的，本申请实施方式提供一种图像搜索方法，提供分类体系，所述分类体系包括至少二个叶子节点和至少一个根节点；每个所述根节点从属有至少二个所述叶子节点；每个所述叶子节点对应一个图像集；所述图像集包括至少一个图像；所述方法包括：获取标的图像的图像特征信息；根据所述图像特征信息，确定所述标的图像在所述分类体系中，从所述根节点至叶子节点的分类路径；所述分类路径指向所述标的图像对应的图像集；在所述分类路径指向的图像集中搜索得到目标图像。本申请实施方式还提供一种服务器，包括：存储器，用于存储分类体系，所述分类体系包括至少一个叶子节点和至少一个根节点；所述根节点从属有至少一个所述叶子节点；每个所述叶子节点对应一个图像集；所述产品图像集包括至少一个图像；处理器，用于获取标的图像的图像特征信息；根据所述图像特征信息，确定所述标的图像在所述分类体系中，从所述根节点至叶子节点的分类路径，所述分类路径指向所述标的图像对应的图像集；在所述分类路径指向的图像集中搜索得到目标图像。本申请实施方式还提供一种计算机指令存储介质，所述计算机存储介质存储有程序指令，所述程序指令在被执行时实现：获取标的图像的图像特征信息；根据所述图像特征信息，确定所述标的图像在分类体系中，从根节点至叶子节点的分类路径；所述分类路径指向所述标的图像对应的图像集；其中，所述分类体系包括至少一个叶子节点和至少一个根节点；所述根节点从属有至少一个所述叶子节点；每个所述叶子节点对应一个图像集；所述产品图像集包括至少一个图像；在所述分类路径指向的图像集中搜索得到目标图像。由以上本申请实施方式提供的技术方案可见，本申请实施方式通过针对业务平台中的图像设置分类体系，在接收到图像搜索请求时，首先确定标的图像在分类体系中的分类路径，得到分类路径指向的图像集，进而在该图像集中进行图像搜索。实现逐层级清晰明确的图像搜索的范围，避免了将标的图像在业务平台的全部图像中搜索。减小了业务平台的工作负荷，并且可以得到较为准确的搜索结果。附图说明为了更清楚地说明本申请实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术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申请中记载的一些实施方式，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。图1为本申请实施方式提供的一种分类体系中类别层级的示意图；图2为本申请实施方式提供的一种分类体系中分类器层级的示意图；图3为本申请实施方式提供的一种分类体系的构建方法的流程示意图；图4为本申请实施方式提供的一种图像搜索方法的流程示意图；图5为本申请实施方式提供的一种确定图像的分类路径的示意图；图6为本申请实施方式提供的一种图像搜索方法的流程示意图；图7为本申请实施方式提供的一种图像搜索方法的流程示意图；图8为本申请实施方式提供的一种图像搜索方法的流程示意图；图9为本申请实施方式提供的一种服务器的功能示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本申请中的实施方式，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方式，都应当属于本申请保护的范围。请一并参阅图1和图2。本申请实施方式提供一个分类体系。所述分类体系可以包括至少二个叶子节点和至少一个根节点；每个所述根节点可以从属有至少二个所述叶子节点；每个所述叶子节点对应一个图像集；所述图像集包括至少一个图像。在本实施方式中，所述分类体系可以应用于业务平台中。业务平台中的图像可以依照所述分类体系分别存储。业务平台可以是提供购物的网络平台。具体的，例如，业务平台可以是淘宝、京东、亚马逊、当当、eBay等。在本实施方式中，可以在业务平台的图像中，表示相同或相似产品的图像聚合为一个图像集。使得业务平台的图像可以被聚合成多个图像集。相近似可以理解为图像表示的产品具有接近的款式、适用于同一个细分人群、或者具有相同或近似的名称等。在本实施方式中，每个图像集可以对应一个叶子节点，使得聚合每个图像集的聚合规则，构成了对应的叶子节点的叶子节点聚合规则。每个叶子节点可以具有叶子节点名称，如此便于区分不同的叶子节点，也便于区分不同的图像集。叶子节点名称可以是图像集中图像表示产品的较为重要的共性。具体的，例如，将业务平台中涉及男T恤、女T恤、童T恤、裁缝剪刀、厨房剪刀的图像，分别聚合形成对应的多个图像集。相应的，男T恤、女T恤、童T恤、裁缝剪刀、厨房剪刀等，可以分别作为相应图像集对应的叶子节点名称。在本实施方式中，叶子节点可以具有描述信息，该描述信息用于表达该叶子节点的图像集中图像的共性特征。进一步的，该描述信息也可以为叶子节点聚合规则的一部分。可以根据图像是否符合叶子节点的描述信息，实现将图像划分至一个叶子节点的图像集中。具体的，例如，裁缝剪刀的描述信息可以为“剪刀、主要用于剪裁布料、锋利”，厨房剪刀的描述信息可以为“剪刀、多功能、不生锈”。在本实施方式中，根节点可以基于叶子节点生成。即对应根节点设置有根节点聚合规则依照根节点的根节点聚合规则对叶子节点进行聚合处理，实现根节点具有叶子节点。通常，一个根节点具有至少二个叶子节点。进而，根节点可对应的图像集为其叶子节点的图像集。根节点的根节点聚合规则可以根据叶子节点的叶子节点名称，或者叶子节点的描述信息，或者叶子节点的聚合规则，对叶子节点进行聚合。在本实施方式中，分类体系可以是层级化的类别。每个类别可以作为一个节点，在节点之间可以具有从属关系。处于从属地位的节点和被从属的节点之间便构成了层级。具有从属节点且不从属于其它节点的节点可以作为根节点。没有从属节点的的节点可以作为叶子节点。在本实施方式中，根节点可以包括一级根节点和二级根节点。根据叶子节点聚合为二级根节点，再根据二级根节点进行聚合生成一级根节点。二级根节点可以是商品品类，其为将具有一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像搜索方法，其特征在于，提供分类体系，所述分类体系包括至少二个叶子节点和至少一个根节点；每个所述叶子节点对应一个图像集；所述图像集包括至少一个图像；所述方法包括：获取标的图像的图像特征信息；根据所述图像特征信息，确定所述标的图像在所述分类体系中，从所述根节点至叶子节点方向的分类路径；所述分类路径指向所述标的图像对应的图像集；在所述分类路径指向的图像集中搜索得到目标图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像搜索方法，其特征在于，提供分类体系，所述分类体系包括至少二个叶子节点和至少一个根节点；每个所述叶子节点对应一个图像集；所述图像集包括至少一个图像；所述方法包括：获取标的图像的图像特征信息；根据所述图像特征信息，确定所述标的图像在所述分类体系中，从所述根节点至叶子节点方向的分类路径；所述分类路径指向所述标的图像对应的图像集；在所述分类路径指向的图像集中搜索得到目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取标的图像的图像特征信息的步骤中，包括：接收客户端发出的图像搜索请求，所述图像搜索请求附带有标的图像；识别所述标的图像的图像特征信息；所述图像特征信息用于表征所述标的图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标图像发送给所述客户端。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取标的图像的图像特征信息的步骤中，包括：接收客户端发出的图像搜索请求，所述图像搜索请求附带有图像特征信息；所述图像特征信息能表征标的图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根节点包括一级根节点和从属于所述一级根节点的二级根节点；所述二级根节点从属有所述叶子节点；在确定分类路径的步骤中包括：根据所述图像特征信息，在所述一级根节点中确定一级目标根节点；根据所述图像特征信息，在所述一级目标根节点对应的二级根节点中确定二级目标根节点，以使所述一级目标根节点和所述二级目标根节点形成所述分类路径；所述分类路径指向的图像集为所述二级目标根节点的叶子节点的图像集的总和。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定分类路径的步骤中包括：根据所述图像特征信息，在所述分类体系中的至少一个根节点中确定目标根节点；根据所述图像特征信息，在所述目标根节点对应的叶子节点中确定目标叶子节点，以使所述目标根节点和所述目标叶子节点形成所述分类路径。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对应每个所述根节点提供有聚合规则；不同的所述根节点对应的聚合规则不同；在确定目标根节点的步骤中包括：确定所述图像特征信息符合的聚合规则，所述聚合规则对应的根节点是所述目标根节点。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对应每个所述叶子节点提供有子聚合规则；所述叶子节点对应的产品图像集中的产品图像符合所述叶子节点对应的子聚合规则；在确定目标叶子节点的步骤中包括：在所述目标根节点包括的叶子节点对应的子聚合规则中，确定所述图像特征信息符合的子聚合规则，所述子聚合规则对应的叶子节点是目标叶子节点。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，不同所述叶子节点对应的图像集之间没有交集。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像集中的图像为产品图像；同一个图像集中的图像所描述的产品相同或相近似。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括将所述目标图像表示的产品的产品信息发送给客户端。12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提供根分类器和对应每个所述根节点的分类器；所述根分类器用于根据所述图像特征信息将所述标的图像划分至根节点；所述根节点的分类器用于根据所述图像特征信息将所述标的图像划分至下一层级的节点。13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根节点包括一级根节点和二级根节点，所述根分类器用于根据所述图像特征信息对每个所述一级根节点打分，将打分最高的一级根节点确定为一级目标根节点；所述一级目标根节点的分类器用于根据所述图像特征信息对该一级目标根节点从属的二级目标根节点打分，将打分最高的二级根节点...

【专利技术属性】
技术研发人员：李敏，赵康，潘攀，华先胜，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY