【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像检索，尤其涉及基于图像数据库内生关联性的图像检索方法、装置和设备。
技术介绍
1、随着互联网的快速发展和数字媒体的普及，图像数据的数量呈爆炸式增长。如何从海量的图像数据中快速、准确地找到用户所需的信息，成为了一个重要的研究课题。早期的图像检索系统通常要求用户为每张图像手动添加描述性的标签，然后通过文本匹配的方式进行检索。这种方法依赖于人工标注，不仅工作量巨大，而且容易受到主观因素的影响，检索结果的准确性难以保证。
2、近年来，深度学习技术因其强大的表征学习能力而被广泛应用于图像检索领域。然而，随着深度神经网络深度的增加，特征会逐渐抽象化，如果只考虑深层特征，可能会忽略图像中的一些重要细节，从而使传统深度学习模型在语义维度上的特征提取能力有限，导致在复杂场景下的图像检索效果不尽如人意。并且，大多数图像检索系统在提取图像特征时，通常将每张图像视为独立的个体，直接进行相似度计算，而忽略了图像间的上下文关系、场景相似性等关联关系，导致检索结果的准确性和相关性仍有提升空间。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.一种基于图像数据库内生关联性的图像检索方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像数据库内生关联性的图像检索方法，其特征在于，所述获取由用户输入的待检索图像之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于图像数据库内生关联性的图像检索方法，其特征在于，所述基于由图像数据库得到的库图像语义编码特征向量的集合，对所述待检索图像语义编码特征向量进行语义查询响应优化，得到待检索图像优化语义编码向量，包括：
4.根据权利要求3所述的基于图像数据库内生关联性的图像检索方法，其特征在于，所述提取所述库图像语义编码特征向量的集合的显著...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像数据库内生关联性的图像检索方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像数据库内生关联性的图像检索方法，其特征在于，所述获取由用户输入的待检索图像之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于图像数据库内生关联性的图像检索方法，其特征在于，所述基于由图像数据库得到的库图像语义编码特征向量的集合，对所述待检索图像语义编码特征向量进行语义查询响应优化，得到待检索图像优化语义编码向量，包括：
4.根据权利要求3所述的基于图像数据库内生关联性的图像检索方法，其特征在于，所述提取所述库图像语义编码特征向量的集合的显著特征作为提示模板，包括：
5.根据权利要求4所述的基于图像数据库内生关联性的图像检索方法，其特征在于，所述基于所述库图像语义编码特征向量的集合构造键矩阵，包括：
6.根据权利要求4所述的基于图像数据库内生关联性的图像检索方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘昶，万军志，刘于菡，谭兴丽，丁玮，
申请(专利权)人：中移物联网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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