加快图像检索的方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种加快图像检索的方法、装置、计算机设备和存储介质，通过将参考图像的特征向量分别作为一个初始类，将特征向量的余弦相似度最大的两个初始类确定为一个中间类，确定中间类根节点和两个子树，重复执行将特征向量的余弦相似度最大的两个初始类确定为一个中间类的过程，直至只剩下一个初始类为止，以确定包括所有参考图像的特征向量的聚类二叉树，获取目标特征向量，在聚类二叉树查找目标根节点，在目标根节点的子树中查找与目标特征向量之间的余弦相似度差距最小的子节点，以确定与目标图像最相似的图像，可以提高在聚类二叉树中检索目标图像的效率，降低实现相应图像检索的硬件成本。

【技术实现步骤摘要】
加快图像检索的方法、装置、计算机设备和存储介质
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种加快图像检索的方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
目前互联网上的图像识别可以归结为两类问题，其一是“近重复检索”，主要是针对同一源图经过不同形变(包括光照、水印、缩放、局部缺失替换等)的检索，或是针对大体类似的物件进行识别，主要应用在版权保护、违禁识别、图片去重以及基本的相似检索等等；其二是“局部检索”，指的是两张图片中只要有部分物件重复，即可匹配到，比如我们可以想象，不同的模特不一样，但只要她们都跨了同一款LV包，就可以认为是相似图像，即实现真正意义上的图像检索。而现有的图像检索，在针对图片进行特征提取之后，需要和图片库进行1:N的线性比较，计算量巨大，容易使检索效率低，硬件成本高。
技术实现思路
针对以上问题，本专利技术提出一种加快图像检索的方法、计算机设备和存储介质。为实现本专利技术的目的，提供一种加快图像检索的方法，包括如下步骤：S10，获取多个参考图像的特征向量，将各个特征向量分别作为一个初本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种加快图像检索的方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS10，获取多个参考图像的特征向量，将各个特征向量分别作为一个初始类；所述初始类为只有一个节点的树；/nS20，将特征向量的余弦相似度最大的两个初始类确定为一个中间类，将中间类对应的两个特征向量的平均向量确定为中间类根节点的特征向量，将中间类对应的两个初始类作为中间类根节点的两个子树；/nS30，重复执行步骤S20，直至只剩下一个初始类为止，根据各个中间类以及剩下一个初始类确定包括所有参考图像的特征向量的聚类二叉树；/nS40，获取目标图像的特征向量，得到目标特征向量，在聚类二叉树查找与目标特征向量之间的余弦相似度差距最小的中间类根节点...

【技术特征摘要】
1.一种加快图像检索的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S10，获取多个参考图像的特征向量，将各个特征向量分别作为一个初始类；所述初始类为只有一个节点的树；
S20，将特征向量的余弦相似度最大的两个初始类确定为一个中间类，将中间类对应的两个特征向量的平均向量确定为中间类根节点的特征向量，将中间类对应的两个初始类作为中间类根节点的两个子树；
S30，重复执行步骤S20，直至只剩下一个初始类为止，根据各个中间类以及剩下一个初始类确定包括所有参考图像的特征向量的聚类二叉树；
S40，获取目标图像的特征向量，得到目标特征向量，在聚类二叉树查找与目标特征向量之间的余弦相似度差距最小的中间类根节点，得到目标根节点，在目标根节点的子树中查找与目标特征向量之间的余弦相似度差距最小的子节点，将查找得到的子节点的图像确定为与目标图像最相似的图像。


2.根据权利要求1所述的加快图像检索的方法，其特征在于，在一个实施方式中，获取多个参考图像的特征向量包括：
采用VGG16提取各个参考图像对应的最后一层卷积特征作为相应参考图像的特征向量。


3.根据权利要求1所述的加快图像检索的方法，其特征在于，在一个实施方式中，两个参考图像之间的余弦相似度的确定公式包括：



Q1＝[x1，x2，x3，...，x512]，
Q2＝[y1，y2，y3，...，y512]，
其中，cos(θ)表示余弦相似度，Q1表示一个参考图像的特征向量，Q2表示另一个参考图像的特征向量，n的取值为512。


4.一种加快图像检索的装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取多个参考图像的特征向量，将各个特征向量分别作为一个初始类；所述初始类为只有一个节点的树；
确定模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈旋，王冲，崇传兵，
申请(专利权)人：江苏艾佳家居用品有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32