[发明专利]图像聚类检索系统

权利要求书

1.一种图像聚类检索系统，包括一个或多个客户端、服务器；所述客户端与所述服务器相连，其特征在于，该聚类检索系统中，所述客户端包括图像检索模块和/或文字检索模块和/或浏览信息检索模块；所述服务器包括数据库；

所述数据库，配置为获取并存储特定活动中多个目标人物的多张图像，并通过无监督聚类方法对目标人物进行图像聚类，获取各目标人物的聚类图像集，并获取各聚类图像集中对应目标人物设定部位的颜色标签以及目标人物对应的特征向量；

通过无监督聚类方法对目标人物进行图像聚类，其方法为：

分别提取多个目标人物的多张图像的特征向量，并进行降维处理，得到各图像对应的低维特征向量；

其中，分别提取多个目标人物的多张图像的特征向量，并进行降维处理，其方法为：

基于卷积神经网络提取多个目标人物的多张图像的特征向量，并通过自编码器对各图像的特征向量进行降维处理；基于卷积神经网络获取多个目标人物的多张图像中目标人物各部位的颜色直方图，并通过主成分分析算法PCA对颜色直方图进行降维处理；

获取所述数据库中各类别图像的特征向量的聚类中心，计算各低维特征向量与各聚类中心的距离，若所述距离小于预设距离阈值，则判定为同一类别，更新该类别图像对应的聚类中心的值；否则，将该低维特征向量的值作为新的聚类中心；

所述图像检索模块，配置为将输入的人物图像与所述数据库中各目标人物的聚类图像集进行匹配，获取匹配度最大的一类图像；

所述文字检索模块，配置为基于输入的设定部位的颜色信息，获取所述数据库中与之匹配的目标人物的聚类图像集；

所述浏览信息检索模块，配置为按照设定关注度计算规则获取用户浏览图像的关注度，根据关注度大于设定阈值的图像，获取所述数据库中与之匹配的目标人物的聚类图像集。

2.根据权利要求1所述的图像聚类检索系统，其特征在于，“获取各聚类图像集中对应目标人物设定部位的颜色标签以及目标人物对应的特征向量”，其方法为：

基于卷积神经网络获取的各聚类图像集中对应目标人物设定部位的颜色直方图；根据所述设定部位和对应的颜色直方图，得到颜色标签；

获取所述数据库中目标人物对应的所有的图像的聚类中心，作为目标人物对应的特征向量。

3.根据权利要求1所述的图像聚类检索系统，其特征在于，所述文字检索模块中“基于输入的设定部位的颜色信息，获取所述数据库中与之匹配的目标人物的聚类图像集”，其方法为：

通过输入文字或者语音的方式获取用户待检索图像的设定部位的颜色信息；

根据所述颜色信息，获取所述数据库中与之匹配的目标人物的聚类图像集。

4.根据权利要求1所述的图像聚类检索系统，其特征在于，所述浏览信息检索模块中“按照设定关注度计算规则获取用户浏览图像的关注度”，其方法为：

根据用户浏览图像的时间长短和/或点击浏览图像的频率和/或下载、关注、点赞的图像，获取用户浏览图像的关注度。