[發明專利]一種基于特征差異性的改進圖像搜索方法

有效

• 申請號: 201610077573.3
• 申請日: 2016-02-02
• 公開（公告）號: CN105677898B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 凌強;杜彬彬;李峰
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 楊學明;顧煒

本發明公開了一種基于特征差異性的改進圖像搜索方法，該方法分為四個步驟，第一步驟使用傳統的方法計算出圖像的顯著性圖，將圖像劃分成多個區域，每個區域分配到一個顯著性值；第二步驟使用每個區域內的SIFT描述子計算區域內的SIFT顯著性值；第三步驟將前兩階段的顯著性值整合在一起，每個SIFT描述子得到新的權重；第四步驟使用新得到的查詢圖像特征權重完成圖像搜索。本發明中利用查詢圖像自身的特征差異性計算查詢圖像中各個特征的權重，調整最后的搜索得分。這樣能使查詢圖像中更具信息量的特征在得分中貢獻更大，而更具普遍性的特征則會受到壓制。該方法能在不大幅提升耗費的同時改進圖像搜索的效果。

技術領域

本發明涉及計算機視覺、模式識別、圖像檢索、搜索引擎等技術領域，具體涉及一種基于特征差異性的改進圖像搜索方法。

背景技術

隨著信息技術和互聯網的發展，網絡上的多媒體數據量急劇增長，用戶對此類數據的檢索需求亦在提升。圖像檢索也被越來越多的用戶關注并使用。

由于圖像拍攝的角度、環境有著很大的差異，使得圖像檢索的準確度很難達到用戶的需求。且圖像中的信息量很大，因此實時地從海量圖片中搜索到相似圖片也較之文本搜索困難。本發明在不明顯提高時間復雜度的情況下能提升一些圖像檢索的性能，具有很大的價值。

目前圖像檢索的主流技術是基于SIFT特征(參見文獻【1】D.G.Lowe,Distinctiveimage features from scale-invariant keypoints,International Journal ofComputer Vision,vol.60,no.2,pp.91-110,2004.)和詞袋模型(Bag-of-words)對圖像進行表達，然后利用倒排索引的技術完成檢索過程。

該類技術從每副圖像提取一些關鍵區域，然后在關鍵區域處提取一些高維特征，然后利用詞袋模型進行量化得到最終的表達。在完成所有圖像的表達后利用統計模型計算出每個visual word的tf-idf權重，最后利用倒排文件檢索(參見文獻【2】J.Sivic,A.Zisserman,Video Google:A text retrieval approach to object matching invideos,IEEE International Conference on Computer Vision,pp.1470-1477,2003.以及文獻【3】J.Philbin,O.Chum,M.Isard,et al,Object retrieval with largevocabularies and fast spatial matching,IEEE Conference on Computer Vision andPattern Recognition,pp.1-8,2007.)。

針對該方法的一些缺陷，一些彌補缺陷提升性能的方法被提出，且不會較大提升時間耗費。且一些方法能以兼容的方式結合起來使性能得到更大的提升。

1)Philbin(參見文獻【3】J.Philbin,O.Chum,M.Isard,et al,Object retrievalwith large vocabularies and fast spatial matching,IEEE Conference on ComputerVision and Pattern Recognition,pp.1-8,2007.)于2007年提出使用大詞典與利用空間信息的re-rank策略完成大規模的圖像檢索，該方法被廣泛作為baseline使用。