图像检索方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了图像检索方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：获取至少一个待检索的目标图像和每个目标图像对应的目标特征；在样本特征库中，确定至少一个中心特征和每个中心特征对应的样本特征集；对于任一目标图像对应的目标特征，基于目标特征与各个中心特征的相似度，确定目标特征对应的至少一个目标中心特征；将各个目标中心特征对应的样本特征集的并集作为任一目标图像对应的第一候选样本特征集；基于各个目标图像对应的第一候选样本特征集，获取各个目标图像的检索结果。此种图像检索的过程，无需计算目标特征与全部样本特征的相似度，数据访问量和计算量较小，能够提高图像检索的速度，图像检索的效果较好。

Image retrieval method, device, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
图像检索方法、装置、设备及存储介质
本申请实施例涉及计算机
，特别涉及一种图像检索方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的发展，越来越多的场景需要利用人工智能技术进行物体识别。例如，在刷脸支付场景需要进行人脸识别，以确定待支付的账户；在车辆监控场景需要进行车辆识别，以确定车主信息等。在利用人工智能技术进行物体识别的过程中，需要先获取待识别物体的图像，然后对图像进行检索，得到与图像对应的检索结果，之后，再基于检索结果确定待识别物体的识别结果。因此，图像检索是物体识别过程中的重要环节。相关技术在进行图像检索的过程中，将任一待检索的图像的特征与全部样本特征中的各个样本特征逐个进行比对，得到该待检索的图像的特征与各个样本特征的相似度，基于该待检索的图像的特征与各个样本特征的相似度确定该待检索的图像的检索结果。在此种图像检索的过程中，数据访问量和计算量较大，图像检索的速度较慢，从而导致图像检索的效果较差。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种图像检索方法、装置、设备及存储介质，可用于解决相关技术中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像检索方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取至少一个待检索的目标图像和每个目标图像对应的目标特征；/n在样本特征库中，确定至少一个中心特征和每个中心特征对应的样本特征集；/n对于任一目标图像对应的目标特征，基于所述目标特征与各个中心特征的相似度，确定所述目标特征对应的至少一个目标中心特征；将各个目标中心特征对应的样本特征集的并集作为所述任一目标图像对应的第一候选样本特征集；/n基于至少一个目标图像中的各个目标图像对应的第一候选样本特征集，获取所述至少一个目标图像中的各个目标图像的检索结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像检索方法，其特征在于，所述方法包括：
获取至少一个待检索的目标图像和每个目标图像对应的目标特征；
在样本特征库中，确定至少一个中心特征和每个中心特征对应的样本特征集；
对于任一目标图像对应的目标特征，基于所述目标特征与各个中心特征的相似度，确定所述目标特征对应的至少一个目标中心特征；将各个目标中心特征对应的样本特征集的并集作为所述任一目标图像对应的第一候选样本特征集；
基于至少一个目标图像中的各个目标图像对应的第一候选样本特征集，获取所述至少一个目标图像中的各个目标图像的检索结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于至少一个目标图像中的各个目标图像对应的第一候选样本特征集，获取所述至少一个目标图像中的各个目标图像的检索结果，包括：
当所述至少一个目标图像的数量小于数量阈值时，对于所述任一目标图像，在所述任一目标图像对应的第一候选样本特征集中对所述任一目标图像进行检索，得到所述任一目标图像的检索结果。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于至少一个目标图像中的各个目标图像对应的第一候选样本特征集，获取所述至少一个目标图像中的各个目标图像的检索结果，包括：
当所述至少一个目标图像的数量不小于数量阈值时，将所述至少一个目标图像划分为至少一个目标图像集；
对于任一目标图像集，将所述任一目标图像集中的各个目标图像对应的第一候选样本特征集的并集作为所述任一目标图像集对应的第二候选样本特征集；
在所述任一目标图像集对应的第二候选样本特征集中对所述任一目标图像集中的各个目标图像进行检索，得到所述任一目标图像集中的各个目标图像的检索结果。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述至少一个目标图像划分为至少一个目标图像集，包括：
基于所述至少一个目标图像，确定包括第一参考数量的目标图像的全部候选图像集；
获取所述全部候选图像集中的任一候选图像集对应的样本特征数量；
基于所述全部候选图像集中的各个候选图像集对应的样本特征数量，将所述至少一个目标图像划分为第二参考数量的目标图像集，所述第二参考数量为所述至少一个目标图像的数量与所述第一参考数量的比值。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述全部候选图像集中的各个候选图像集对应的样本特征数量，将所述至少一个目标图像划分为第二参考数量的目标图像集，包括：
基于所述全部候选图像集中的各个候选图像集对应的样本特征数量，确定各个第一图像集对应的样本特征数量，任一第一图像集中包括满足第一条件的两个候选图像集中的目标图像；
基于所述各个第一图像集对应的样本特征数量和所述各个候选图像集对应的样本特征数量，确定各个第二图像集对应的样本特征数量，任一第二图像集中包括满足第二条件的三个候选图像集中的目标图像；
以此类推，直至确定包括全部目标图像的最终图像集对应的样本特征数量；
基于所述最终图像集对应的样本特征数量进行反向推导，确定与所述最终图像集对应的样本特征数量对应的第二参考数量的候选图像集；
根据所述第二参考数量的候选图像集，将所述至少一个目标图像划分为第二参考数量的目标图像集。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述全部候选图像集中的各个候选图像集对应的样本特征数量，将所述至少一个目标图像划分为第二参考数量的目标图像集，包括：
基于所述全部候选图像集中的各个候选图像集对应的样本特征数量，确定各个第一图像集对应的样本特征数量，任一第一图像集中包括满足第一条件的两个候选图像集中的目标图像；
基于所述各个第一图像集对应的样本特征数量和所述各个候选图像集对应的样本特征数量，确定各个第二图像集对应的样本特征数量，任一第二图像集中包括满足第二条件的三个候选图像集中的目标图像；
以此类推，直至确定各个中间图像集对应的样本特征数量，任一中间图像集中包括一半数量的目标图像；基于所述各个中间图像集对应的样本特征数量，确定包括全部目标图...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑卓睿，丁丹迪，李彦融，姚达，
申请(专利权)人：腾讯云计算北京有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11