[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)檢索方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910844299.1
• 申請(qǐng)日: 2019-09-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112464011A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-03-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 倪寧曦;吳花精靈
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華為技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/583
• 分類號(hào): G06F16/583;G06F16/538;G06F16/51;G06K9/62
• 代理公司: 北京中博世達(dá)專利商標(biāo)代理有限公司 11274
• 代理人: 申健

一種數(shù)據(jù)檢索方法及裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)檢索裝置在獲取到目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征信息以及m個(gè)候選數(shù)據(jù)中每個(gè)候選數(shù)據(jù)的特征信息后，采用預(yù)設(shè)算法，根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征信息和每個(gè)候選數(shù)據(jù)的特征信息，確定m個(gè)目標(biāo)相似度，每個(gè)目標(biāo)相似度的數(shù)值均包括n比特，且從最高位開(kāi)始的連續(xù)x比特的數(shù)值均相同；根據(jù)每個(gè)目標(biāo)相似度中n?x比特(除x比特之外的其他比特)的數(shù)值，對(duì)m個(gè)候選數(shù)據(jù)進(jìn)行第一檢索操作，以獲得第一檢索結(jié)果。在不考慮x比特的情況下，數(shù)據(jù)檢索裝置進(jìn)行檢索，有效地減少了計(jì)算量，提高了系統(tǒng)效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及數(shù)據(jù)檢索方法及裝置。

背景技術(shù)

目前，通常借助圖形處理器(graphics processing unit，GPU)或現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(field-programmable gate array，F(xiàn)PGA)等專用加速硬件提高在海量的圖像中檢索圖像的速率。

以包括GPU的計(jì)算設(shè)備(如服務(wù)器、服務(wù)器集群或云計(jì)算設(shè)備等)為例，該計(jì)算設(shè)備可以獲取圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中每一圖像的特征向量，以及待查詢圖像的特征向量，并根據(jù)獲取到的特征向量，采用選擇算法(如top-K算法)從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索出k個(gè)圖像，之后，所述計(jì)算設(shè)備根據(jù)待查詢圖像的特征向量，從k個(gè)圖像中檢索出與待查詢圖像的相似度較高的圖像。

上述方法包括兩次圖像的檢索過(guò)程，檢索到的圖像準(zhǔn)確度較高。但是，對(duì)于GPU而言，上述方法的計(jì)算量較大，檢索時(shí)延較大，系統(tǒng)性能較低。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)檢索方法及裝置，用于解決計(jì)算量大、系統(tǒng)性能低的問(wèn)題。

為達(dá)到上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例采用如下技術(shù)方案：

第一方面，提供一種數(shù)據(jù)檢索方法，數(shù)據(jù)檢索裝置在獲取到目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征信息以及m(m為正整數(shù))個(gè)候選數(shù)據(jù)中每個(gè)候選數(shù)據(jù)的特征信息后，采用預(yù)設(shè)算法，根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征信息和每個(gè)候選數(shù)據(jù)的特征信息，確定m個(gè)目標(biāo)相似度，這里每個(gè)目標(biāo)相似度的數(shù)值均包括n比特，且從最高位開(kāi)始的連續(xù)x比特的數(shù)值均相同。后續(xù)，數(shù)據(jù)檢索裝置根據(jù)每個(gè)目標(biāo)相似度中n-x比特(除x比特之外的其他比特)的數(shù)值，對(duì)m個(gè)候選數(shù)據(jù)進(jìn)行第一檢索操作，以獲得第一檢索結(jié)果。本申請(qǐng)中的x小于n，x和n為正整數(shù)，n的數(shù)值與目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征信息的維度、以及候選數(shù)據(jù)的特征信息的維度對(duì)應(yīng)。

目標(biāo)相似度的比特?cái)?shù)n與目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征信息的維度、以及候選數(shù)據(jù)的特征信息的維度對(duì)應(yīng)，因此，在目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征信息的維度和候選數(shù)據(jù)的特征信息的維度固定的場(chǎng)景中，n的數(shù)值也不變。由于每個(gè)目標(biāo)相似度中從最高位開(kāi)始的連續(xù)x比特的數(shù)值均相同，因此，數(shù)據(jù)檢索裝置直接根據(jù)每個(gè)目標(biāo)相似度中除x比特之外的n-x比特的數(shù)值，對(duì)m個(gè)候選數(shù)據(jù)進(jìn)行第一檢索操作即可。相比于現(xiàn)有技術(shù)，若現(xiàn)有技術(shù)與本申請(qǐng)中的目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征信息的維度、候選數(shù)據(jù)的特征信息的維度均相同，則本申請(qǐng)?zhí)峁┑臄?shù)據(jù)檢索方法有效地減少了計(jì)算量，提高了系統(tǒng)性能。

在上述第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，上述預(yù)設(shè)算法包括第一算法和第二算法。相應(yīng)的，上述“數(shù)據(jù)檢索裝置采用預(yù)設(shè)算法，根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征信息和每個(gè)候選數(shù)據(jù)的特征信息，確定m個(gè)目標(biāo)相似度”的方法包括：數(shù)據(jù)檢索裝置根據(jù)第一算法，計(jì)算目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征信息和每個(gè)候選數(shù)據(jù)的特征信息之間的相似度，以獲得m個(gè)初始相似度；之后，數(shù)據(jù)檢索裝置根據(jù)第二算法，對(duì)m個(gè)初始相似度進(jìn)行計(jì)算，得到m個(gè)目標(biāo)相似度。其中，第一算法是相似度算法，每個(gè)初始相似度的數(shù)值均包括n比特。

數(shù)據(jù)檢索裝置在確定出初始相似度后，數(shù)據(jù)檢索裝置還根據(jù)第二算法，對(duì)初始相似度進(jìn)行處理，使得得到的目標(biāo)相似度從最高位開(kāi)始的連續(xù)x比特的數(shù)值相同。