一种索引树建立方法以及图像检索方法技术

本申请实施例提供一种索引树建立方法以及图像检索方法，该索引树建立方法包括：提取样本图像的样本特征，根据所述样本特征，按提取顺序建立初始索引，根据所述初始索引、每个节点包含的最大子节点数、每个叶节点包含的最大索引数以及最大层数，建立索引树。通过上述方法，在使用该方法所建立的索引树对待检索的图像进行检索的过程中，由于索引树的每个节点包含的子节点数、每个叶节点包含的索引数以及最大层数均为指定数量，因此，检索次数是可以准确控制的，能够保证检索次数恒定，符合期望值。

Index tree building method and image retrieval method

The embodiment of the present application provides an index tree establishment method and an image retrieval method. The index tree establishment method includes: extracting a sample feature of a sample image, establishing an initial index according to the sample feature, according to the initial index, the maximum number of child nodes contained in each node, and the packet of each leaf node. An index tree is constructed with the largest number of arguments and the largest number of layers. In the process of retrieving the retrieved image by using the index tree established by this method, because the number of sub-nodes, the index number and the maximum number of layers contained in each leaf node of the index tree are specified, the number of retrievals can be accurately controlled and the detection can be guaranteed. The number of cables is constant, which meets the expected value.

【技术实现步骤摘要】
一种索引树建立方法以及图像检索方法
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种索引树建立方法以及图像检索方法。
技术介绍
随着互联网技术的不断发展，通过互联网来获取所需的图像信息已经成为人们获取信息的重要方式。目前，服务商为了能够让用户更方便的获取的图像信息，通常会根据已有的图像信息建立索引树，用户可通过已建立的索引树来检索自己所需的图像信息。现有的建立索引树的方法通常是提取样本图像的图像特征，将相同的图像特征归为一类，并根据归类后的图像特征建立索引树。但是，在现有技术中，由于构建索引时只是根据所提取的图像特征以及图像特征的数量来构建索引，也就是说，索引树中的每个节点的子节点数、索引树的层数以及叶节点中的索引信息的数量均无法准确控制，因此，在根据待检索的图像通过索引树进行检索时，检索次数无法准确控制，也就是说，无法让检索次数符合期望值。
技术实现思路
本申请实施例提供一种索引树建立方法以及图像检索方法，解决现有技术无法准确控制根据待检索的图像通过索引树进行检索时的检索次数的问题。本申请实施例提供的一种索引树建立方法方法，包括：提取样本图像的样本特征；根据所述样本特征，按提取顺序建立初始索引；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种索引树建立方法，其特征在于，包括：提取样本图像的样本特征；根据所述样本特征，按提取顺序建立初始索引；根据所述初始索引、每个节点包含的最大子节点数、每个叶节点包含的最大索引数以及最大层数，建立索引树。

【技术特征摘要】
1.一种索引树建立方法，其特征在于，包括：提取样本图像的样本特征；根据所述样本特征，按提取顺序建立初始索引；根据所述初始索引、每个节点包含的最大子节点数、每个叶节点包含的最大索引数以及最大层数，建立索引树。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述索引树的每个节点含有最大M个子节点或最大N个索引，N＝A/ML，A为图像特征总数，L为预先设定的最大层数。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述初始索引、每个节点包含的最大子节点数、每个叶节点包含的最大索引数以及最大层数，建立索引树，具体包括：对所述初始索引按照伪随机函数重新排列；根据随机排列后的初始索引、每个节点包含的最大子节点数、每个叶节点包含的最大索引数以及最大层数，建立索引树。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据随机排列后的初始索引、每个节点包含的最大子节点数、每个叶节点包含的最大索引数以及最大层数，建立索引树，具体包括：从所述随机排列后的初始索引中依次选取M个初始索引作为子节点，其中，M个子节点中任意两个子节点的权重之间距离都不同，所述子节点的权重为所选取的初始索引所对应的特征；针对余下的每个初始索引，依次计算该初始索引对应的特征与已遍历到的M中的每个子节点的索引的权重之间的距离，确定与该初始索引对应的特征距离最近的子节点，并将该初始索引划分到所确定出的子节点对应的初始索引集合中，其中，每个子节点均对应一个初始索引集合；对M个初始索引集合重复上述步骤直至所述索引树达到L层或者所有图像特征添加到索引树。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，该方法还包括：若所述随机排序后的初始索引中剩余的初始索引不够M个，则认为父节点为叶节点；若子节点对...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢明奇，顾嘉唯，
申请(专利权)人：北京物灵智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11