[發明專利]指數權重VLAD特征的權重處理方法及裝置

在審

• 申請號: 201810118039.1
• 申請日: 2018-02-06
• 公開（公告）號: CN108415958A
• 公開（公告）日: 2018-08-17
• 發明（設計）人: 張默;劉彬
• 申請（專利權）人: 北京陌上花科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06K9/62
• 代理公司: 北京卓唐知識產權代理有限公司 11541
• 代理人: 李志剛;任晨雪

1.一種指數權重VLAD特征的權重處理方法，用于將VLAD特征處理得到權重特征，所述方法包括如下步驟：

接收目標圖像的第一特征；

對所述第一特征執行降維操作，得到所述第一特征的低維特征向量；以及對所述低維特征向量按照預設權重處理得到權重特征向量。

2.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，所述接收目標圖像的第一特征包括：

提取所述目標圖像的局部特征，其中，所述局部特征為通過SIFT算法計算得到的局部描述子；

對所述局部特征進行聚類，得到聚類中心；

根據所述局部特征和所述聚類中心，得到所述第一特征，其中，所述第一特征為所述目標圖像的VLAD特征向量。

3.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，所述對所述第一特征執行降維操作，得到所述第一特征的低維特征向量包括：

通過所述第一特征的差別方差，得到所述第一特征的相關性；

通過所述第一特征的特征向量和特征值，得到降維矩陣；

根據所述相關性和所述降維矩陣進行映射，得到低維特征向量。

4.根據權利要求3所述的處理方法，其特征在于，所述對所述低維特征向量按照預設權重處理得到權重特征向量包括：

根據所述低維特征向量和權重指數函數，得到權重特征向量，其中，所述權重指數函數為g(x)＝1-e^-x，e表示自然常數e。

5.根據權利要求4所述的處理方法，其特征在于，所述對所述低維特征向量按照預設權重處理得到權重特征向量之后包括：

對所述低維特征向量進行范圍篩選；

通過歸一算法對篩選后的所述低維特征向量進行歸一化操作，其中，所述歸一算法為m表示2倍的所述低維特征向量的平均值；

對歸一化后的所述低維特征向量通過余弦距離進行度量，得到相似度。

6.一種指數權重VLAD特征的權重處理裝置，其特征在于，用于將VLAD特征處理得到權重特征，所述裝置包括：

第一特征接收單元，用于接收目標圖像的第一特征；

降維操作單元，用于對所述第一特征執行降維操作，得到所述第一特征的低維特征向量；

權重操作單元，用于對所述低維特征向量按照預設權重處理得到權重特征向量。

7.根據權利要求6所述的處理裝置，其特征在于，所述第一特征接收單元包括：

局部特征提取模塊，用于提取所述目標圖像的局部特征；

聚類模塊，用于對所述局部特征進行聚類，得到聚類中心；

特征獲取模塊，用于根據所述局部特征和所述聚類中心，得到第一特征。

8.根據權利要求6所述的處理裝置，其特征在于，所述降維操作單元包括：

相關性獲取模塊，用于通過所述第一特征的差別方差，得到所述第一特征的相關性；

降維矩陣獲取模塊，用于通過所述第一特征的特征向量和特征值，得到降維矩陣；

映射模塊，用于根據所述相關性和所述降維矩陣進行映射，得到低維特征向量。

9.根據權利要求6或8所述的處理裝置，其特征在于，所述權重操作單元包括：

權重特征向量獲取模塊，用于根據所述低維特征向量和權重指數函數，得到權重特征向量。

10.一種圖像檢索系統，其特征在于，包括：如權利要求6至9任一所述的指數權重VLAD特征的處理裝置。