图像检索方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了一种图像检索方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取需检索图像和检索需求；基于所述检索需求对所述需检索图像进行预处理，得到第一图像；将所述第一图像输入特征提取模型，得到所述第一图像对应的融合向量；基于所述融合向量和所述检索需求检索预设的数据库，得到检索结果。本方法通过对全局信息和局部信息的融合，采用残差网络和图变换网络相结合，并通过视觉词典和注意力层筛选局部特征，有效提高图像检索精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
图像检索方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种图像检索方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]图像检索方法在生活中具有广泛的应用，包括但不限于医疗诊断、商标保护、电子商务等领域。举例来说，我们在购物时，可以通过拍照对商品进行搜索，获取与之相关的商品信息，为我们的购物体验带来极大提升。在这项技术中，对图像特征的提取程度很大程度地决定了检索的效果。目前常用的图像特征有：颜色、纹理和形状等。但基于颜色直方图的检索方法过于依赖图像的颜色，若不对图像进行预处理，调整颜色和需检索的主体，将使得检索结果的精度不高。而基于纹理或形状的检索方法存在分析和描述困难的问题，使得检索的精度较差。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的在于解决现有的图像检索方法中缺失图像预处理方法从而导致检索精度不足的技术问题。
[0004]本专利技术第一方面提供了一种图像检索方法，所述图像检索方法包括：获取需检索图像和检索需求；基于所述检索需求对所述需检索图像进行预处理，得到第一图像；将所述第一图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像检索方法，其特征在于，所述图像检索方法包括：获取需检索图像和检索需求；基于所述检索需求对所述需检索图像进行预处理，得到第一图像；将所述第一图像输入所述特征提取模型中，通过所述特征提取模型中的残差网络部分对所述第一图像进行处理，输出残差结果；将所述残差结果进行全局特征提取，得到所述第一图像的全局特征表达；将所述残差结果进行局部特征提取，得到所述第一图像的局部特征表达；通过正交分解的方式将所述全局特征表达和所述局部特征表达进行融合，并将所述局部特征表达非正交部分进行池化，得到所述第一图像对应的融合向量；基于所述融合向量和所述检索需求检索预设的数据库，得到检索结果。2.根据权利要求1所述的图像检索方法，其特征在于，所述基于所述检索需求对所述需检索图像进行预处理，得到第一图像，包括：对搜索需检索图像进行解析，框选出所述检索图像中的主体范围；计算所述检索需求与所述主体范围的重叠度，并判断所述重叠率是否大于预设阈值；若是，则剔除所述需检索图像中与所述主体范围无关的部分，得到所述第一图像；若否，则将所述需检索图像更新为第一图像。3.根据权利要求1所述的图像检索方法，其特征在于，所述将所述残差结果进行全局特征提取，得到所述第一图像的全局特征表达，包括：将所述残差结果输入至预设的图变化网络，使得所述残差结果融合为预设规格的全局特征图；基于所述预设规格将所述图变换网络所输出的全局特征图用作所述第一图像的全局特征表达。4.根据权利要求1所述的图像检索方法，其特征在于，所述将所述残差结果进行局部特征提取，得到所述第一图像的局部特征表达，包括：采用预设的视觉词典作为所述特征提取模型中的自编码层对所述残差结果进行编码压缩，筛选得到去除冗余信息的局部特征；通过所述特征提取模型中的注意力层对所述局部特征进行处理，得到所述第一图像的局部特征表达。5.根据权利要求1所述的图像检索方法，其特征在于，所述数据库中包括至少一张库存图像，所述基于所述融合向量和所述检索需求检索预设的数据库，得到检索结果，包括：基于所述检索需求遍历检索对所述融合向量和数据库中库存图像进行相似度计算，得到所述第一图像与所述库存图像间逐一对应的相似度；将所述相似度高于预设相似度阈值的所述库存图像进行汇总，作为所述需检索图像的检索结果。6.根据权利要求5所述的图像检索方法，其特征在于，所述检索需求还包括检索方向，所述数据库中包含若干子数据库，所述基于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾凡涛，顾伏虎，刘杰，刘玉宇，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：