[发明专利]图像搜索方法及装置

说明书

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像搜索方法及装置。

背景技术

相关技术中在对设备图像库中的图像进行搜索时，会将输入的图像搜索信息与图像库中的每一个图像的标签进行匹配实现图像搜索，这种图像搜索的召回率和准确率会比较低，而且将图像搜索信息与每一个图像的标签进行匹配的操作量大，所花费的搜索时间长。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开实施例提供一种图像搜索方法及装置，用以基于相似图像组成的图像组进行图像搜索，提高了图像搜索的召回率和准确率，而且减少了搜索时间。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像搜索方法，包括：

在接收到图像搜索指令时，基于所述图像搜索指令中的图像搜索信息，确定与所述图像搜索信息匹配的图像组，所述图像组通过对图像进行图像聚合计算得到，包括一个图像或至少两个相似的图像；

基于所述匹配的图像组和/或所述匹配的图像组中的图像与所述图像搜索信息的匹配度，按照预设顺序显示所述匹配的图像组和/或所述匹配的图像组中的图像。

在一实施例中，基于所述图像搜索指令中的图像搜索信息，确定与所述图像搜索信息匹配的图像组，包括：

当所述图像搜索信息为待检索图像的文本信息时，将所述图像搜索信息与各图像组的图像标签进行匹配，得到所述匹配的图像组；

当所述图像搜索信息为待检索图像时，将所述待检索图像的图像标签与每一个图像组的图像标签进行匹配，或者，将所述待检索图像的目标特征向量与图像组或图像组中的每一个图像的目标特征向量进行匹配，得到匹配的图像组。

在一实施例中，方法还包括：

将图像组中的每一个图像的图像标签的集合确定为所述图像组的图像标签。

在一实施例中，方法还包括：

基于所述每一个图像的图像标签在所述图像组中的出现次数，确定所述图像组中的每一个图像标签的出现频率；

将出现频率低于预设频率阈值的图像标签从所述图像组的图像标签中删除。

在一实施例中，方法还包括：

基于图像组中每一个图像的目标特征向量，确定所述图像组的目标特征向量。

在一实施例中，方法还包括：

通过卷积神经网络的卷积层对待标记的图像进行卷积处理，得到所述待标记的图像在各卷积层提取出的特征图；

通过所述卷积神经网络的全连接层对所述各卷积层提取出的特征图进行整合得到所述待标记的图像的目标特征向量，或者将所述卷积神经网络的最后一个池化层所映射得到的特征确定为所述待标记的图像的目标特征向量；

通过所述卷积神经网络的分类回归层和所述目标特征向量确定所述待标记的图像的图像标签。

在一实施例中，通过所述卷积神经网络的分类回归层和所述目标特征向量确定所述待标记的图像的图像标签，包括：

基于所述目标特征向量确定所述待标记的图像属于每一个图像类目的概率；

基于所述待标记的图像属于每一个图像类目的概率，确定所述待标记的图像的至少一个图像标签。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像搜索装置，包括：

第一确定模块，被配置为在接收到图像搜索指令时，基于所述图像搜索指令中的图像搜索信息，确定与所述图像搜索信息匹配的图像组，所述图像组通过对图像进行图像聚合计算得到，包括一个图像或至少两个相似的图像；

显示模块，被配置为基于所述第一确定模块确定的所述匹配的图像组和/或所述匹配的图像组中的图像与所述图像搜索信息的匹配度，按照预设顺序显示所述匹配的图像组和/或所述匹配的图像组中的图像。

在一实施例中，第一确定模块包括：

第一匹配子模块，被配置为当所述图像搜索信息为待检索图像的文本信息时，将所述图像搜索信息与每一个图像组的图像标签进行匹配，得到所述匹配的图像组；

第二匹配子模块，被配置为当所述图像搜索信息为待检索图像时，将所述待检索图像的图像标签与每一个图像组的图像标签进行匹配，或者，将所述待检索图像的目标特征向量与图像组或图像组中的每一个图像的目标特征向量进行匹配，得到匹配的图像组。

在一实施例中，还包括：

第二确定模块，被配置为将图像组中的每一个图像的图像标签的集合确定为所述图像组的图像标签。

在一实施例中，装置还包括：

第四确定模块，被配置为基于所述每一个图像的图像标签在所述图像组中的出现次数，确定所述图像组中的每一个图像标签的出现频率；