图像列表的排序方法和装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像列表的排序方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：从第一图像数据库中获取与目标图像关联的第一初始图像列表；获取该第一初始图像列表中每张图像与该目标图像之间的至少一个第二距离；根据该第二距离确定该第一初始图像列表中每张图像与该目标图像之间的第二相似度；按照该第二相似度对该第一初始图像列表进行排序，得到目标图像列表。采用获取目标图像与第一图像数据库中每张图像的第二距离对第一初始图像列表进行调整的方式，从更多角度确定图像之间的相似程度，使得图像排序的准确度大幅提升，解决了由于无法准确地获取图像之间相似程度导致的排序结果不准确的技术问题。

Sorting method and device of image list, storage medium and electronic device

【技术实现步骤摘要】
图像列表的排序方法和装置、存储介质及电子装置
本专利技术涉及图像识别领域，具体而言，涉及一种图像列表的排序方法和装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
相关技术中，人脸重识别(PersonRe-identification，简称为Personre-ID)是计算机视觉中的一个具有挑战性的课题。一般来说，人脸重识别Personre-ID可以被看作是一个检索问题。人脸重识别是希望能够利用计算机视觉的算法来进行跨摄像头的追踪，也就是找到不同摄像头下的同一个人。给定一个人脸搜索图像，希望在数据库中搜索包含处于跨摄像头模式下的相同行人的图像。在获得初始排序列表之后，排序效果好的实践方案包括添加重排序re-ranking步骤，期望相关性更高的图像获得更高的排名，因此相关技术中人脸重识别的重点在于重排序re-ranking的精度。相关技术中重排序re-ranking方法用于提高目标检索精度。相关技术中利用k近邻算法(k-nearestneighbors)来探索相似关系来解决重排序re-ranking问题。相关技术中重排序re-ranking的方案很大程度上依赖于初始的排序列表的质量。相关技术方案中利用初始列表中排名靠前的图像之间的相似关系。假设重排序后返回的图像在搜索图像的k最近邻范围内，那么返回图像可能是一个与搜索图像匹配度较高的图像，但是如果错误的匹配图像被包含在k近邻中，则返回也可能偏离最佳情况。针对上述的由于无法准确地获取图像之间相似程度导致的排序结果不准确的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种图像列表的排序方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决由于无法准确地获取图像之间相似程度导致的排序结果不准确的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种图像列表的排序方法，包括：从第一图像数据库中获取与目标图像关联的第一初始图像列表，其中，所述第一初始图像列表中的图像按照第一相似度排序，所述第一相似度为所述第一初始图像列表中的图像与所述目标图像之间的第一距离；获取所述第一初始图像列表中每张图像与所述目标图像之间的至少一个第二距离；根据所述第二距离确定所述第一初始图像列表中每张图像与所述目标图像之间的第二相似度；按照所述第二相似度对所述第一初始图像列表进行排序，得到目标图像列表。根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种图像列表的排序装置，包括：第一获取模块，用于从第一图像数据库中获取与目标图像关联的第一初始图像列表，其中，所述第一初始图像列表中的图像按照第一相似度排序，所述第一相似度为所述第一初始图像列表中的图像与所述目标图像之间的第一距离；第二获取模块，用于获取所述第一初始图像列表中每张图像与所述目标图像之间的至少一个第二距离；确定模块，用于根据所述第二距离确定所述第一初始图像列表中每张图像与所述目标图像之间的第二相似度；排序模块，用于按照所述第二相似度对所述第一初始图像列表进行排序，得到目标图像列表。可选地，所述确定模块还用于遍历所述第一初始图像列表，将每张图像作为第一图像，执行以下步骤：确定出所述第一初始图像列表中第一图像与所述目标图像之间的所述第一距离及所述第二距离；将所述第一距离及所述第二距离输入距离组合模型，其中，所述距离组合模型为利用多个样本数据进行训练后所得到的，所述距离组合模型用于对所述第一距离及所述第二距离进行加权求和得到第二相似度；获取所述距离组合模型输出的输出结果，其中，所述输出结果中包含有所述第一图像与所述目标图像之间的第二相似度。可选地，所述确定模块还用于通过所述距离组合模型确定所述第一距离对应的第一权重，及所述第二距离对应的第二权重；利用所述第一权重和所述第二权重，对所述第一距离及所述第二距离进行加权求和，以得到所述第一图像与所述目标图像之间的第二相似度。可选地，所述第二获取模块还包括以下至少之一：获取所述每张图像与所述目标图像之间的排序Rank-order距离；获取所述每张图像与所述目标图像之间的杰卡德Jaccard距离。可选地，所述第二获取模块获取所述每张图像与所述目标图像之间的Rank-order距离包括：遍历所述第一初始图像列表，将所述每张图像作为第一图像，执行以下步骤：获取所述目标图像的所述第一初始图像列表，以及所述第一图像的第二初始图像列表，其中，从第二图像数据库中获取与所述第一图像关联的第二初始图像列表，所述第二初始图像列表中的图像按照第一相似度排序，所述第一相似度为所述第二初始图像列表中的图像与所述第一图像之间的第一距离，所述第二图像数据库包括所述第一图像数据库和所述目标图像；获取所述第一初始图像列表中的图像在所述第二初始图像列表中的第一位置序号，以及所述第二初始图像列表中的图像在所述第一初始图像列表的第二位置序号，所述目标图像在所述第二初始图像列表中的第三位置序号，所述第一图像在所述第一初始图像列表中的第四位置序号；依据所述第一位置序号、所述第二位置序号，所述第三位置序号和所述第四位置序号，得到所述第一图像与所述目标图像之间的Rank-order距离。可选地，通过以下公式获取所述第一图像与所述目标图像之间的Rank-order距离dR(q，gi)，所述目标图像记为q，所述第一图像记为gi：其中，fq(j)表示所述目标图像q的所述第一初始图像列表中的第j个图像，表示图像fq(j)在所述第一图像gi的所述第二初始图像列表中的序号位，表示所述第一图像gi的所述第二初始图像列表中的第j个图像，表示图像在所述目标图像q的所述第一初始图像列表中的序号位，Oq(gi)表示所述第一图像gi在所述目标图像q的所述第一初始图像列表中的序号位，表示所述目标图像q在所述第一图像gi的所述第二初始图像列表中的序号位，其中，所述j为正整数。可选地，所述第二获取模块获取所述每张图像与所述目标图像之间的Jaccard距离包括：遍历所述第一初始图像列表，将所述每张图像作为第一图像，执行以下步骤：获取与所述目标图像对应的第一k近邻图像集合，及与所述第一图像对应的第二k近邻图像集合；获取所述第二k近邻图像集合与所述第一k近邻图像集合之间的交集和并集；根据所述交集和所述并集确定所述第一图像与所述目标图像之间的所述Jaccard距离。可选地，根据交集和并集的比值确定两个图像的Jaccard系数，1与Jaccard系数的差值即为Jaccard距离。可选地，所述第二获取模块还用于通过以下公式获取所述每张图像与所述目标图像之间的jaccard距离其中，所述目标图像记为q，所述第一图像记为gi：其中，其中，其中，是所述目标图像q的所述第一k近邻图像集合，是所述第一图像gi的所述第二k近邻图像集合，所述为用于过滤k近邻算法结果中噪声数据的目标阈值，所述k为整数。根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述图像列表的排序方法。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像列表的排序方法，其特征在于，包括：/n从第一图像数据库中获取与目标图像关联的第一初始图像列表，其中，所述第一初始图像列表中的图像按照第一相似度排序，所述第一相似度为所述第一初始图像列表中的图像与所述目标图像之间的第一距离；/n获取所述第一初始图像列表中每张图像与所述目标图像之间的至少一个第二距离；/n根据所述第二距离确定所述第一初始图像列表中每张图像与所述目标图像之间的第二相似度；/n按照所述第二相似度对所述第一初始图像列表进行排序，得到目标图像列表。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像列表的排序方法，其特征在于，包括：
从第一图像数据库中获取与目标图像关联的第一初始图像列表，其中，所述第一初始图像列表中的图像按照第一相似度排序，所述第一相似度为所述第一初始图像列表中的图像与所述目标图像之间的第一距离；
获取所述第一初始图像列表中每张图像与所述目标图像之间的至少一个第二距离；
根据所述第二距离确定所述第一初始图像列表中每张图像与所述目标图像之间的第二相似度；
按照所述第二相似度对所述第一初始图像列表进行排序，得到目标图像列表。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二距离确定所述初始图像列表第一初始图像列表中每张图像与所述目标图像二者之间的第二相似度包括：
遍历所述第一初始图像列表，将每张图像作为第一图像，执行以下步骤：
确定出所述第一初始图像列表中第一图像与所述目标图像之间的所述第一距离及所述第二距离；
将所述第一距离及所述第二距离输入距离组合模型，其中，所述距离组合模型为利用多个样本数据进行训练后所得到的，所述距离组合模型用于对所述第一距离及所述第二距离进行加权求和得到第二相似度；
获取所述距离组合模型输出的输出结果，其中，所述输出结果中包含有所述第一图像与所述目标图像之间的第二相似度。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一距离及所述第二距离输入距离组合模型包括：
通过所述距离组合模型确定所述第一距离对应的第一权重，及所述第二距离对应的第二权重；
利用所述第一权重和所述第二权重，对所述第一距离及所述第二距离进行加权求和，以得到所述第一图像与所述目标图像之间的第二相似度。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一初始图像列表中每张图像与所述目标图像之间的至少一个第二距离包括以下至少之一：
获取所述每张图像与所述目标图像之间的排序Rank-order距离；
获取所述每张图像与所述目标图像之间的杰卡德Jaccard距离。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述每张图像与所述目标图像之间的Rank-order距离包括：
遍历所述第一初始图像列表，将所述每张图像作为第一图像，执行以下步骤：
获取所述目标图像的所述第一初始图像列表，以及所述第一图像的第二初始图像列表，其中，从第二图像数据库中获取与所述第一图像关联的第二初始图像列表，所述第二初始图像列表中的图像按照第一相似度排序，所述第一相似度为所述第二初始图像列表中的图像与所述第一图像之间的第一距离，所述第二图像数据库包括所述第一图像数据库和所述目标图像；
获取所述第一初始图像列表中的图像在所述第二初始图像列表中的第一位置序号，以及所述第二初始图像列表中的图像在所述第一初始图像列表的第二位置序号，所述目标图像在所述第二初始图像列表中的第三位置序号，所述第一图像在所述第一初始图像列表中的第四位置序号；
依据所述第一位置序号、所述第二位置...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志博，余莉萍，王吉，石楷弘，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44