[發明專利]圖像處理引擎組件的生成方法、搜索方法及終端、系統

在審

• 申請號: 201710936188.4
• 申請日: 2017-10-10
• 公開（公告）號: CN110019903A
• 公開（公告）日: 2019-07-16
• 發明（設計）人: 呂逸良;劉瑞濤
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 李輝

1.一種圖像搜索系統，其特征在于，包括：搜索平臺組件、在線特征處理組件、離線特征處理組件和處理引擎組件；

所述在線特征處理組件用于接收增量圖像，并確定所述增量圖像的圖像內容特征信息；

所述離線特征處理組件用于接收存量圖像，并確定所述存量圖像的圖像內容特征信息；

所述搜索平臺組件用于接收搜索請求，所述搜索請求包括搜索文本信息；

所述處理引擎組件用于接收所述增量圖像和所述存量圖像的圖像內容特征信息，并將接收到的所述圖像內容特征信息加入到索引表中，以及確定所述搜索文本信息所對應的搜索結果。

2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述搜索平臺組件還用于將所述搜索文本信息發送至所述在線特征處理組件；

所述在線特征處理組件還用于確定所述搜索文本信息的搜索特征信息；

所述搜索平臺組件還用于接收搜索特征信息，并將所述搜索特征信息發送至所述處理引擎組件；

所述處理引擎組件還用于接收所述搜索特征信息，并根據索引表搜索到與所述搜索特征信息相匹配的圖像內容特征信息，以及將所述相匹配的圖像內容特征信息所對應的圖像作為搜索結果發送至所述搜索平臺組件；

所述搜索平臺組件還用于顯示所述搜索結果。

3.根據權利要求1或2所述的系統，其特征在于，還包括：

特征信息數據庫，與所述在線特征處理組件和所述離線特征處理組件耦合，用于存儲圖像內容特征信息。

4.根據權利要求1或2所述的系統，其特征在于，所述在線特征處理組件和所述離線特征處理組件為同一特征處理組件。

5.一種圖像處理引擎組件的生成方法，其特征在于，包括：

獲取待識別的目標圖像；

對所述目標圖像進行圖像內容信息識別處理，得到所述目標圖像的圖像內容特征信息；

生成圖像處理引擎組件時，將所述目標圖像的圖像內容特征信息加入到所述圖像處理引擎組件的索引表中。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述圖像內容特征信息至少包括下述之一：

圖像內容標簽，圖像特征向量。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，當所述圖像內容特征信息為所述圖像內容標簽時，所述對所述目標圖像進行圖像內容信息識別處理，得到所述目標圖像的圖像內容特征信息包括：

將所述目標圖像輸入圖像內容打標模型，得到所述目標圖像的圖像內容標簽；

將所述圖像內容標簽作為所述目標圖像的圖像內容特征信息；

其中，所述圖像內容打標模型采用下述方式確定：

采集包括圖像內容標簽的圖像集；

利用卷積神經網絡對所述圖像集進行訓練，得到圖像內容打標模型。

8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，當所述圖像內容特征信息為所述圖像特征向量時，所述對所述目標圖像進行圖像內容信息識別處理，得到所述目標圖像的圖像內容特征信息包括：

將所述目標圖像輸入圖像特征向量轉換模型，得到所述目標圖像的圖像特征向量；

將所述圖像特征向量作為所述目標圖像的圖像內容特征信息；

其中，圖像特征向量轉換模型采用下述方式確定：

從歷史圖像搜索數據中按照點擊數據獲取搜索文本信息和相應的搜索圖像；

利用神經網絡模型對所述搜索文本信息和相應的搜索圖像進行訓練，得到圖像特征向量轉換模型。

9.根據權利要求5至8任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于圖像類型識別模型對所述目標圖像進行圖像類型識別處理，得到所述目標圖像的圖像類型；

當所述目標圖像的圖像類型為實拍型圖像時，執行對所述目標圖像進行圖像內容信息識別處理的操作。