【技术实现步骤摘要】
图片的确定方法和装置
本申请涉及计算机
，具体涉及包括图像处理的人工智能
，尤其涉及图片的确定方法和装置。
技术介绍
目前常用的图片搜索技术一般都会利用深度神经网络模型对图片提取出特征向量，用特征向量来表示图片，从而将图片搜索任务转化为向量检索任务。向量检索技术目前包括基于矢量量化的方法、基于哈希的方法、基于数的方法和基于图的方法。其中基于矢量量化的方法能够高效的压缩向量并保证检索的效果，占用资源少，是一种比较经典的向量检索方法。
技术实现思路
提供了一种图片的确定方法、装置、电子设备以及存储介质。根据第一方面，提供了一种图片的确定方法，包括：获取图片信息集合，其中，图片信息集合中的图片信息包括图片的特征向量的向量段经过量化压缩得到的编码结果；对于目标图片的特征向量的向量段，确定该向量段与各个预设聚类中心的距离之和作为码表值；对于目标图片的特征向量的每个向量段，确定该向量段对应的码表值与各个目标编码结果之间的距离，作为目标距离，其中，目标编码结果指图片信息集合中各个图片信息分别...
【技术保护点】
1.一种图片的确定方法，所述方法包括：/n获取图片信息集合，其中，所述图片信息集合中的图片信息包括图片的特征向量的向量段经过量化压缩得到的编码结果；/n对于目标图片的特征向量的向量段，确定该向量段与各个预设聚类中心的距离之和作为码表值；/n对于所述目标图片的特征向量的每个向量段，确定该向量段对应的码表值与各个目标编码结果之间的距离，作为目标距离，其中，所述目标编码结果指所述图片信息集合中各个图片信息分别对应的特征向量中该向量段的编码结果；/n确定所述图片信息集合中同一图片信息对应的特征向量中各个向量段的目标距离之和，基于各个图片信息分别对应的目标距离之和，在所述各个图片信息...
【技术特征摘要】
1.一种图片的确定方法，所述方法包括：
获取图片信息集合，其中，所述图片信息集合中的图片信息包括图片的特征向量的向量段经过量化压缩得到的编码结果；
对于目标图片的特征向量的向量段，确定该向量段与各个预设聚类中心的距离之和作为码表值；
对于所述目标图片的特征向量的每个向量段，确定该向量段对应的码表值与各个目标编码结果之间的距离，作为目标距离，其中，所述目标编码结果指所述图片信息集合中各个图片信息分别对应的特征向量中该向量段的编码结果；
确定所述图片信息集合中同一图片信息对应的特征向量中各个向量段的目标距离之和，基于各个图片信息分别对应的目标距离之和，在所述各个图片信息指示的图片中确定所述目标图片的相似图片。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图片信息集合的生成步骤包括：
获取待插入图片信息集合的图片，确定该图片的特征向量，并确定该特征向量的各个向量段；
对于该各个向量段中的向量段，通过所述各个预设聚类中心表示该向量段，将用于表示该向量段的表达式作为所述编码结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述通过所述各个预设聚类中心表示该向量段，将用于表示该向量段的表达式作为所述编码结果，包括：
确定所述各个预设聚类中心分别对应的、用于表示该向量段的表达式，得到多个表达式；
确定所述多个表达式之和作为所述编码结果。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，在所述将用于表示该向量段的表达式作为所述编码结果之后，所述图片信息集合的生成步骤还包括：
确定所述各个预设聚类中心中，与该特征向量距离最近的预设聚类中心，作为目标聚类中心；
将所述编码结果保存至所述图片信息集合中所述目标聚类中心指示的类别。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述编码结果保存至所述图片信息集合中所述目标聚类中心指示的类别，包括：
将不同特征向量中同一个向量段的编码结果，保存至所述图片信息集合中的同一个队列中，其中，所述队列为一列或一行，同一个队列中的编码结果用于连续确定目标距离。
6.一种图片的确定装置，所述装置包括：
获取单元，被配置成获取图片信息集合，其中，所述图片信息集合中的图片信息包括图片的特征向量的向量段经过量化压缩得到的编码结果；
确定单元，被配置成对于目标图片的特征向量的向量段，确定该向量段与各个预设聚类中心的距离之和作为码表值；
目标确定单元，被配置成对于所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：李洁，占超，桂创华，柳俊中，
申请(专利权)人：北京沃东天骏信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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