[发明专利]图像库构建方法、图像检索方法、装置及相关设备

权利要求书

1.一种图像库构建方法，其特征在于，所述图像库构建方法包括：

获取图像高维特征集合；

对所述图像高维特征集合中的所有高维特征进行聚类处理，直到损失函数收敛，得到至少两个簇，其中，所述簇由点构成，所述点与所述高维特征一一对应；

基于所有所述簇，构建倒排文件系统；

针对每一个所述簇，对所述簇中的所有点进行边连接处理，得到所述簇对应的完整图，并将所有所述完整图作为当前聚类图，其中，所有所述完整图为多层跳表的最底层图，所述多层跳表包括N个层，每一个层对应一个图，所述N为大于等于2的正整数；

对所述当前聚类图进行聚类处理，得到至少两个簇中心；

基于所有所述簇中心，构建中间图，其中，所述中间图为所述多层跳表的当前聚类图对应的上一层图；

将所述中间图作为当前聚类图，并返回所述对所述当前聚类图进行聚类处理，得到至少两个簇中心的步骤继续执行，直到所述中间图对应的层数达到预设层数时，得到多层跳表；

基于所述倒排文件系统和所述多层跳表，构建图像库。

2.如权利要求1所述的图像库构建方法，其特征在于，所述获取图像高维特征集合的步骤包括：

获取图像集合；

基于预设的特征提取方式，对所述图像集合中的每一张图像进行高维特征提取，得到所述图像对应的高维特征；

将所有所述图像对应的高维特征加入图像高维特征集合中，得到图像高维特征集合。

3.如权利要求1所述的图像库构建方法，其特征在于，所述对所述图像高维特征集合中的所有高维特征进行聚类处理，直到损失函数收敛，得到至少两个簇的步骤包括：

基于预设的簇中心选取方式，从所有高维特征中选取预设数量的高维特征作为簇中心，并基于所述簇中心，构建簇；

针对每一个所述高维特征，计算所述高维特征与每一个所述簇对应的簇中心的距离，得到所述高维特征对应的距离结果；

根据所述高维特征对应的距离结果，将所述高维特征划分到所述距离结果最小对应的簇中；

在每一个所述簇中，重新选取预设数量的高维特征作为簇中心，并返回所述针对每一个所述高维特征，计算所述高维特征与每一个所述簇对应的簇中心的距离，得到所述高维特征对应的距离结果的步骤继续执行，直到损失函数收敛，得到至少两个簇。

4.如权利要求1所述的图像库构建方法，其特征在于，所述基于所有所述簇，构建倒排文件系统的步骤包括：

针对每一个簇，将所述簇对应的簇中心作为关键字，构建倒排文件，并将所述簇的所有点加入所述倒排文件中；

基于所有所述倒排文件，确定倒排文件系统。

5.如权利要求1所述的图像库构建方法，其特征在于，所述针对每一个所述簇，对所述簇中的所有点进行边连接处理，得到所述簇对应的完整图，并将所有所述完整图作为当前聚类图的步骤包括：

针对每一个所述簇中的任一点，计算所述点与所述簇的其他点的相似度，得到所述点对应的所有相似度结果；

按照相似度从小到大的顺序，从所述点对应的所有相似度结果选取预设数量的相似度结果对应的点作为待连接点；

将所述点与所有所述待连接点进行边连接处理，直到所述簇中所有点选取完毕，得到所述簇对应的完整图。

6.一种图像检索方法，其特征在于，所述图像检索方法应用在权利要求1至5任一项构建的图像库上，所述图像检索方法包括：

获取待检索图像，并将所述待检索图像输入到图像库中；

对所述待检索图像进高维特征提取，得到待检索高维特征；

基于倒排文件系统，计算所述待检索高维特征与每一个倒排文件对应的关键字的相似度，并根据计算得到的相似度结果，确定所述待检索高维特征对应的Top-k个簇；

针对所述Top-k个簇中的每一个簇，基于所述多层跳表，检索到与所述待检索高维特征距离最近的n个点，并将所述n个点作为候选点，其中，所述n为大于等于2的正整数；

将所有所述候选点对应的图像作为所述待检索图像的检索结果。