搜索相似图片的方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及大数据技术领域，具体涉及搜索相似图片的方法及系统，所述方法包括：将各图片输入至分类器，得到每张图片的特征向量和分属不同类别的概率；根据各图片分属不同类别的概率，从各类别中为每张图片匹配备选类别；搜索备选类别与目标图片备选类别之间满足预定条件的图片，作为目标图片的备选图片；选取特征向量与目标图片特征向量的距离小于预设距离阈值的备选图片，作为目标图片的相似图片。本发明专利技术能够针对大数据量的图片实现快速的以图搜图服务。

【技术实现步骤摘要】
搜索相似图片的方法及系统
本专利技术涉及大数据
，具体涉及搜索相似图片的方法及系统。
技术介绍
以图搜图服务在大数据图像检索、互联网图片素材搜索、购物搜索等多种领域都有广泛应用。以图搜图，是通过输入一张图片来搜索相似的图片的一种技术，为用户提供相关图形图像资料检索的搜索技术。涉及了数据库、数据缓存、计算机视觉、图像处理、信息检索等诸多学科。其重点技术在于特征表示和相似性度量。当针对大数据量进行以图搜图服务时，往往会因为搜索数据量过大而导师搜索速度缓慢。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，克服现有的技术的不足，提供搜索相似图片的方法及系统，能够针对大数据量的图片实现快速的以图搜图服务。为达到上述技术目的，一方面，本专利技术提供的搜索相似图片的方法，包括：将各图片输入至分类器，得到每张图片的特征向量和分属不同类别的概率；根据各图片分属不同类别的概率，从各类别中为每张图片匹配备选类别；搜索备选类别与目标图片备选类别之间满足预定条件的图片，作为目标图片的备选图片；选取特征向量与目标图片特征向量的距离小于预设距离阈值的备选图片，作为目标图片的相似图片。另一方面，本专利技术提供的搜索相似图片的系统，包括：分类器，用于将各图片输入后，得到每张图片的特征向量和分属不同类别的概率；匹配单元，用于根据各图片分属不同类别的概率，从各类别中为每张图片匹配备选类别；数据库，用于搜索备选类别与目标图片备选类别之间满足预定条件的图片，作为目标图片的备选图片；选取单元，用于选取特征向量与目标图片特征向量的距离小于预设距离阈值的备选图片，作为目标图片的相似图片。在本专利技术中，通过图片分属不同类别的概率来寻找到相似图片，可以提高搜索图片的效率。另外，通过图片的特征向量来返回相似图片，可以提高搜索图片的相似程度。由此，本专利技术能够针对大数据量的图片实现快速的以图搜图服务。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1为本专利技术实施例的方法流程示意图；图2为本专利技术实施例的结构示意图；图3为本专利技术实施例中行键构建和存储图片的流程示意图；图4为本专利技术实施例中搜索图片的流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，本专利技术所述的搜索相似图片的方法，包括：101、将各图片输入至分类器，得到每张图片的特征向量和分属不同类别的概率；102、根据各图片分属不同类别的概率，从各类别中为每张图片匹配备选类别；103、搜索备选类别与目标图片备选类别之间满足预定条件的图片，作为目标图片的备选图片；104、选取特征向量与目标图片特征向量的距离小于预设距离阈值的备选图片，作为目标图片的相似图片。所述根据各图片分属不同类别的概率，从各类别中为每张图片匹配备选类别，具体包括：针对当前图片：1021、将该图片分属不同类别的概率进行降序排列；1022、选取前N个概率对应的类别作为该图片的备选类别，其中，N≥1。所述将各图片输入至分类器之前，还包括：105、将分类器进行训练；所述从各类别中为每张图片匹配备选类别之后，还包括：106、根据每张图片的备选类别，将各图片存储至数据库中。所述根据每张图片的备选类别，将各图片存储至数据库中，具体包括：针对当前图片：1061、将该图片的各备选类别的名称按照对应的概率降序排列的顺序拼接成备选标识；1062、将该图片存储至非关系型分布式数据库HBase中，将备选标识作为该图片的行键，在行键对应的列值中存入该图片的特征向量和图片ID。所述搜索备选类别与目标图片备选类别之间满足预定条件的图片，作为目标图片的备选图片，具体包括：当N＝1，或者，N＞1且目标图片备选类别中顺序相邻的类别对应的概率之间的差值大于预设概率阈值时：1031a、搜索各图片的行键，确定与目标图片的行键相同的图片ID；1033a、根据确定出的图片ID，获取对应图片作为目标图片的备选图片；当N＞1，且目标图片备选类别中顺序相邻的类别对应的概率之间的差值小于等于预设概率阈值时：1031b、将目标图片备选类别的名称修改顺序拼接成改序标识；1032b、用目标图片的改序标识更新对应的行键；1033b、搜索各图片的行键，分别确定与目标图片更新前的行键相同的图片ID，以及与目标图片更新后的行键相同的图片ID；1034b、根据确定出的图片ID，获取对应图片作为目标图片的备选图片。所述选取特征向量与目标图片特征向量的距离小于预设距离阈值的备选图片，作为目标图片的相似图片，具体包括：1041、根据目标图片的各备选图片的图片ID，获取对应的特征向量；1042、分别计算每张备选图片的特征向量与目标图片特征向量的距离；1043、将所述距离小于预设距离阈值的备选图片作为目标图片的相似图片。如图2所示，本专利技术所述的搜索相似图片的系统，包括：分类器21，用于将各图片输入后，得到每张图片的特征向量和分属不同类别的概率；匹配单元22，用于根据各图片分属不同类别的概率，从各类别中为每张图片匹配备选类别；搜索单元23，用于搜索备选类别与目标图片备选类别之间满足预定条件的图片，作为目标图片的备选图片；选取单元24，用于选取特征向量与目标图片特征向量的距离小于预设距离阈值的备选图片，作为目标图片的相似图片。所述匹配单元22，具体用于：针对当前图片：将该图片分属不同类别的概率进行降序排列；选取前N个概率对应的类别作为该图片的备选类别，其中，N≥1。所述系统还包括训练单元25、存储单元26和数据库27，其中：所述训练单元25，用于将分类器进行训练；所述存储单元26，用于根据每张图片的备选类别，将各图片存储至数据库中。所述数据库27为HBase；所述存储单元26，具体用于：针对当前图片：将该图片的各备选类别的名称按照对应的概率降序排列的顺序拼接成备选标识；将该图片存储至非关系型分布式数据库HBase中，将备选标识作为该图片的行键，在行键对应的列值中存入该图片的特征向量和图片ID。所述搜索单元23，具体用于：当N＝1，或者，N＞1且目标图片备选类别中顺本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种搜索相似图片的方法，其特征在于，所述方法包括：/n将各图片输入至分类器，得到每张图片的特征向量和分属不同类别的概率；/n根据各图片分属不同类别的概率，从各类别中为每张图片匹配备选类别；/n搜索备选类别与目标图片备选类别之间满足预定条件的图片，作为目标图片的备选图片；/n选取特征向量与目标图片特征向量的距离小于预设距离阈值的备选图片，作为目标图片的相似图片。/n

【技术特征摘要】
1.一种搜索相似图片的方法，其特征在于，所述方法包括：
将各图片输入至分类器，得到每张图片的特征向量和分属不同类别的概率；
根据各图片分属不同类别的概率，从各类别中为每张图片匹配备选类别；
搜索备选类别与目标图片备选类别之间满足预定条件的图片，作为目标图片的备选图片；
选取特征向量与目标图片特征向量的距离小于预设距离阈值的备选图片，作为目标图片的相似图片。


2.根据权利要求1所述的搜索相似图片的方法，其特征在于，所述根据各图片分属不同类别的概率，从各类别中为每张图片匹配备选类别，具体包括：
针对当前图片：
将该图片分属不同类别的概率进行降序排列；
选取前N个概率对应的类别作为该图片的备选类别，其中，N≥1。


3.根据权利要求2所述的搜索相似图片的方法，其特征在于，所述将各图片输入至分类器之前，还包括：
将分类器进行训练；
所述从各类别中为每张图片匹配备选类别之后，还包括：
根据每张图片的备选类别，将各图片存储至数据库中。


4.根据权利要求3所述的搜索相似图片的方法，其特征在于，所述根据每张图片的备选类别，将各图片存储至数据库中，具体包括：
针对当前图片：
将该图片的各备选类别的名称按照对应的概率降序排列的顺序拼接成备选标识；
将该图片存储至非关系型分布式数据库HBase中，将备选标识作为该图片的行键，在行键对应的列值中存入该图片的特征向量和图片ID。


5.根据权利要求4所述的搜索相似图片的方法，其特征在于，所述搜索备选类别与目标图片备选类别之间满足预定条件的图片，作为目标图片的备选图片，具体包括：
当N＝1，或者，N＞1且目标图片备选类别中顺序相邻的类别对应的概率之间的差值大于预设概率阈值时：
搜索各图片的行键，确定与目标图片的行键相同的图片ID；
根据确定出的图片ID，获取对应图片作为目标图片的备选图片；
当N＞1，且目标图片备选类别中顺序相邻的类别对应的概率之间的差值小于等于预设概率阈值时：
将目标图片备选类别的名称修改顺序拼接成改序标识；
用目标图片的改序标识更新对应的行键；
搜索各图片的行键，分别确定与目标图片更新前的行键相同的图片ID，以及与目标图片更新后的行键相同的图片ID；
根据确定出的图片ID，获取对应图片作为目标图片的备选图片。


6.根据权利要求4所述的搜索相似图片的方法，其特征在于，所述选取特征向量与目标图片特征向量的距离小于预设距离阈值的备选图片，作为目标图片的相似图片，具体包括：
根据目标图片的各备选图片的图片ID，获取对应的特征向量；
分别计算每张备选图片的特征向量与目标图片特征向量的距...

【专利技术属性】
技术研发人员：张景鹏，
申请(专利权)人：微梦创科网络科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11