[發(fā)明專利]索引文件的生成方法、裝置及系統(tǒng)有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201711469741.4 | 申請(qǐng)日: | 2017-12-29 |
| 公開(公告)號(hào): | CN110019874B | 公開(公告)日: | 2021-09-24 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 許倫 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 阿里巴巴(中國(guó))有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06F16/51 | 分類號(hào): | G06F16/51;G06F16/53;G06F16/583 |
| 代理公司: | 北京博雅睿泉專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11442 | 代理人: | 閆雪薇 |
| 地址: | 310052 浙江省杭州市濱江*** | 國(guó)省代碼: | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說(shuō)明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 索引 文件 生成 方法 裝置 系統(tǒng) | ||
本公開涉及索引文件的生成方法、裝置及系統(tǒng)。該方法包括:提取目標(biāo)圖像的局部特征;對(duì)所述目標(biāo)圖像的局部特征進(jìn)行聚類,得到聚類結(jié)果;根據(jù)所述聚類結(jié)果確定所述目標(biāo)圖像的特征向量;將所述目標(biāo)圖像的特征向量發(fā)送至子索引節(jié)點(diǎn),以使所述子索引節(jié)點(diǎn)將所述目標(biāo)圖像的特征向量加入子索引文件中。本公開通過(guò)特征運(yùn)算節(jié)點(diǎn)確定目標(biāo)圖像的特征向量,通過(guò)子索引節(jié)點(diǎn)將目標(biāo)圖像的特征向量加入子索引文件中,并由匯總索引節(jié)點(diǎn)合并各個(gè)子索引文件,由此能夠提高索引文件的生成速度,從而能夠輔助、加速圖像檢索的進(jìn)程。
技術(shù)領(lǐng)域
本公開涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種索引文件的生成方法、裝置及系統(tǒng)。
背景技術(shù)
近年來(lái),隨著多媒體技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展,全世界的數(shù)字圖像的數(shù)量正以驚人的速度在增長(zhǎng)。為了使這些龐雜的圖像中所包含的信息被有效地訪問(wèn)和利用,必然需要一種能夠快速且準(zhǔn)確地查找訪問(wèn)圖像的技術(shù),即圖像的檢索技術(shù)。隨著大規(guī)模數(shù)字圖像庫(kù)的出現(xiàn),傳統(tǒng)的依賴于人工標(biāo)注進(jìn)行的基于文本的圖像檢索技術(shù)已經(jīng)無(wú)法滿足用戶日益增長(zhǎng)的需求,CBIR(Content Based Image Retrieval,基于內(nèi)容的圖像檢索)技術(shù)便應(yīng)運(yùn)而生。CBIR的一般做法是先提取出圖像的特征建立特征數(shù)據(jù)庫(kù),這樣就把圖像庫(kù)中的一個(gè)實(shí)例轉(zhuǎn)換成了特征空間中的一個(gè)點(diǎn)。而圖像特征一般都是高維的矢量數(shù)據(jù),所以對(duì)圖像基于內(nèi)容的相似檢索就轉(zhuǎn)換為對(duì)高維特征矢量的最鄰近檢索。與此同時(shí),對(duì)于大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)而言,其特征數(shù)據(jù)庫(kù)也是大規(guī)模的。因此,傳統(tǒng)的順序掃描方式無(wú)法滿足用戶的檢索要求,迫切需要有合適的索引機(jī)制來(lái)輔助、加速圖像檢索的進(jìn)程。
發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此,本公開提出了一種索引文件的生成方法、裝置及系統(tǒng)。
根據(jù)本公開的第一方面,提供了一種索引文件的生成方法,所述方法應(yīng)用于特征運(yùn)算節(jié)點(diǎn)中,所述方法包括:
提取目標(biāo)圖像的局部特征;
對(duì)所述目標(biāo)圖像的局部特征進(jìn)行聚類,得到聚類結(jié)果;
根據(jù)所述聚類結(jié)果確定所述目標(biāo)圖像的特征向量;
將所述目標(biāo)圖像的特征向量發(fā)送至子索引節(jié)點(diǎn),以使所述子索引節(jié)點(diǎn)將所述目標(biāo)圖像的特征向量加入子索引文件中。
在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中,根據(jù)所述聚類結(jié)果確定所述目標(biāo)圖像的特征向量,包括:
根據(jù)所述聚類結(jié)果中的各個(gè)聚類中心,確定類中心向量;
對(duì)所述類中心向量進(jìn)行降維處理,得到所述目標(biāo)圖像的特征向量。
在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中,所述方法還包括:
對(duì)目標(biāo)視頻進(jìn)行鏡頭分割,確定所述目標(biāo)視頻的各個(gè)鏡頭;
從所述各個(gè)鏡頭包含的視頻幀中,確定所述各個(gè)鏡頭的封面;
將所述各個(gè)鏡頭的封面作為目標(biāo)圖像。
根據(jù)本公開的第二方面,提供了一種索引文件的生成方法,所述方法應(yīng)用于子索引節(jié)點(diǎn)中,所述方法包括:
從特征運(yùn)算節(jié)點(diǎn)中獲取目標(biāo)圖像的特征向量;
將所述目標(biāo)圖像的特征向量加入子索引文件中;
將所述子索引文件發(fā)送至匯總索引節(jié)點(diǎn),以使所述匯總索引節(jié)點(diǎn)合并各個(gè)子索引文件。
在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中,所述目標(biāo)圖像包括目標(biāo)視頻的各個(gè)鏡頭的封面。
根據(jù)本公開的第三方面,提供了一種索引文件的生成裝置,所述裝置包括:
提取模塊,用于提取目標(biāo)圖像的局部特征;
聚類模塊,用于對(duì)所述目標(biāo)圖像的局部特征進(jìn)行聚類,得到聚類結(jié)果;
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