可视化媒体文件的检索方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种可视化媒体文件的检索方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：S1、对已有的可视化媒体文件库中的图像和视频进行前背景分离，并分别进行特征向量提取后再拼接，使用拼接后的向量数据集训练多分类器；S2、对待检索图像进行前背景分离，并分别进行特征向量提取后再拼接，使用步骤S1中训练得到的多分类器对拼接后的向量数据进行分类，确定待检索图像的类别归属，返回可视化媒体文件库中对应的所有图像和视频。本申请的可视化媒体文件的检索方法和装置通过前背景分离，再分别处理为两段向量数据后拼接起来，再对拼接后的向量数据进行分类，降低前背景元素间的干扰，有效提高分类的准确度，从而提高检索的精确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
可视化媒体文件的检索方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及数据处理技术，更具体地说，涉及一种可视化媒体文件的检索方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]可视化媒体文件检索，指的是通过图像对比寻找已知图像和视频多媒体文件库中与待检索图像拥有相似元素的文件。该技术的本质是图像分类。许多传统的图像分类算法以全局相似度作为分类准则，但这并不能满足某些实际情况。有时候用户搜索图像时，目的是为了寻找包含原图中某元素的其他图像，而并非寻找与该图全局相似的图像。这种情况下，同类别的图像是指其具有相似的元素。该元素通常是在图像的前景部分，然而其所在区域是不确定的。除了相似元素，图像的其他部分往往差距较大。
[0003]用户所关心的原图中的目标元素，往往仅占据图像的局部区域，图像中非目标区域的其他元素就会对分类算法产生一定程度的干扰。以图1中两图为例，两个图像均为“拥有笑脸元素”的类别。但从全图的角度看，两张图片并不相似，左图的背景中有太阳、云朵、山峦，右图的背景中有月亮、云朵、树木，这些因素的干扰，导致传统算法可能无法对其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可视化媒体文件的检索方法，其特征在于，所述方法包括：S1、对已有的可视化媒体文件库中的图像和视频进行前背景分离，并分别进行特征向量提取后再拼接，使用拼接后的向量数据集训练多分类器，其中，所述可视化媒体文件库已预先设置了各元素的类别标签；S2、对待检索图像进行前背景分离，并分别进行特征向量提取后再拼接，使用所述步骤S1中训练得到的多分类器对拼接后的向量数据进行分类，确定所述待检索图像的类别归属，返回所述可视化媒体文件库中与所述类别归属对应的所有图像和视频。2.根据权利要求1所述的可视化媒体文件的检索方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：S11、对可视化媒体文件库中的图像和视频进行前背景分离，得到媒体文件前景库和媒体文件背景库；S12、针对媒体文件前景库中的每个前景视频提取出多个关键帧图像，将媒体文件前景库中的所有前景图像和所有前景视频的关键帧图像组成的集合进行降维处理，得到第一降维因子矩阵集合，并将降维处理后的张量进行向量化，得到前景向量数据集；S13、针对媒体文件背景库中的每个背景视频提取出多个关键帧图像，将媒体文件背景库中的所有背景图像和所有背景视频的关键帧图像组成的集合进行与所述步骤S12相同的降维处理，得到第二降维因子矩阵集合，并将降维处理后的张量进行向量化，得到背景向量数据集；S14、将前景向量数据集和背景向量数据集中的向量依次拼接得到拼接后的向量数据集；S15、使用拼接后的向量数据集对多分类器进行训练。3.根据权利要求2所述的可视化媒体文件的检索方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：S21、对待检索图像进行前背景分离，得到前景图像和背景图像；S22、采用所述步骤S12中得到的第一降维因子矩阵集合对待检索图像的前景图像进行降维处理，并将降维处理后的张量进行向量化，得到前景向量；S23、采用所述步骤S13中得到的第二降维因子矩阵集合对待检索图像的背景图像进行降维处理，并将降维处理后的张量进行向量化，得到背景向量；S24、将所述前景向量和背景向量进行拼接得到拼接后的...

【专利技术属性】
技术研发人员：方子森，齐富民，陈远磊，
申请(专利权)人：国家超级计算深圳中心深圳云计算中心，
类型：发明
国别省市：