[發(fā)明專利]一種基于特征分類的圖像查詢方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011367078.9
• 申請(qǐng)日: 2020-11-30
• 公開（公告）號(hào): CN112182262B
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬勇;錢輝;李輝;李漢曦;戴夢軒;趙家樂;郭詩輝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 江西師范大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/51
• 分類號(hào): G06F16/51;G06F16/583;G06F16/55;G06F21/62
• 代理公司: 南昌金軒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 36129
• 代理人: 孫文偉

1.一種基于特征分類的圖像查詢方法，其特征在于，包括：

步驟1、提取圖像所有者上傳的初始圖像的編碼特征和圖像特征并儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)庫中，初始圖像存儲(chǔ)在圖像庫中；

步驟2、提取待查詢圖像的編碼特征和圖像特征；

步驟3、比對(duì)待查詢圖像的編碼特征與初始圖像的編碼特征，從中優(yōu)選出若干項(xiàng)作為第一查詢結(jié)果；

步驟4、計(jì)算所述待查詢圖像的圖像特征與第一查詢結(jié)果對(duì)應(yīng)初始圖像的圖像特征的余弦距離，得到圖像相似度數(shù)據(jù)；

步驟5、結(jié)合第一查詢結(jié)果及圖像相似度數(shù)據(jù)，通過特征分類器對(duì)第一查詢結(jié)果進(jìn)行分類，得到分類結(jié)果；

步驟6、用決策樹對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行處理，從中優(yōu)選出若干項(xiàng)作為第二查詢結(jié)果；

步驟7、將第二查詢結(jié)果對(duì)應(yīng)的初始圖像作為最終查詢結(jié)果返回給用戶；

所述圖像庫，為入庫圖像的數(shù)據(jù)集合；

所述步驟5包括：

步驟5-1、對(duì)步驟3中的海明距離計(jì)算結(jié)果及步驟4中的余弦距離計(jì)算結(jié)果進(jìn)行歸一化，得到對(duì)應(yīng)的歸一化結(jié)果；

步驟5-2、對(duì)所述歸一化結(jié)果進(jìn)行差異距離計(jì)算；

步驟5-3、將差異距離計(jì)算結(jié)果中的特殊值作為邊緣進(jìn)行劃分；

步驟5-4、將劃分結(jié)果中前兩類數(shù)據(jù)作為分類結(jié)果；

所述差異距離的計(jì)算，以進(jìn)行歸一化后的各項(xiàng)數(shù)據(jù)作為源數(shù)據(jù)，通過對(duì)有序集合中前后比對(duì)，得到其各項(xiàng)間的差異距離，計(jì)算公式：D=(next-this)/(Last-First)，其中next表示后一項(xiàng)數(shù)據(jù)，this表示該項(xiàng)數(shù)據(jù)，Last表示該有序集合中最后一項(xiàng)數(shù)據(jù)值，F(xiàn)irst表示該有序集合中第一項(xiàng)數(shù)據(jù)值；

所述特殊值，為差異距離大于平均差異距離的項(xiàng)。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于特征分類的圖像查詢方法，其特征在于，所述步驟1和步驟2中的提取圖像的編碼特征，使用的是差異值哈希算法。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于特征分類的圖像查詢方法，其特征在于，所述步驟1和步驟2中提取的圖像特征，包括：

使用特征向量提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像進(jìn)行處理得到高維度特征向量；

再使用特征向量降維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)高維度特征向量進(jìn)行降維，得到低維度特征向量，作為圖像的圖像特征。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于特征分類的圖像查詢方法，其特征在于，所述步驟3、比對(duì)待查詢圖像的編碼特征與初始圖像的編碼特征，從中優(yōu)選出若干項(xiàng)作為第一查詢結(jié)果，包括：

步驟3-1、提取數(shù)據(jù)庫中所儲(chǔ)存的初始圖像編碼特征；

步驟3-2、分別計(jì)算待查詢圖像編碼特征和初始圖像編碼特征間的海明距離，得到海明距離計(jì)算結(jié)果集；

步驟3-3、對(duì)海明距離計(jì)算結(jié)果按值從小到大進(jìn)行排序，得到有序的海明距離計(jì)算結(jié)果集；

步驟3-4、從所述有序的海明距離計(jì)算結(jié)果集中選擇前15%項(xiàng)數(shù)據(jù)作為第一查詢結(jié)果。

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于特征分類的圖像查詢方法，其特征在于，所述步驟4、計(jì)算所述待查詢圖像的圖像特征與第一查詢結(jié)果對(duì)應(yīng)初始圖像的圖像特征的余弦距離，得到圖像相似度數(shù)據(jù)，包括：

步驟4-1、提取數(shù)據(jù)庫中所儲(chǔ)存的第一查詢結(jié)果對(duì)應(yīng)的初始圖像的圖像特征；

步驟4-2、分別計(jì)算待查詢圖像的圖像特征和提取的初始圖像的圖像特征間的余弦距離，得到余弦距離計(jì)算結(jié)果集；

步驟4-3、對(duì)余弦距離計(jì)算結(jié)果按值從小到大進(jìn)行排序，得到有序的余弦距離計(jì)算結(jié)果集，作為圖像相似度數(shù)據(jù)。

6.如權(quán)利要求1所述的一種基于特征分類的圖像查詢方法，其特征在于，所述步驟6，包括：

步驟6-1、對(duì)分類結(jié)果對(duì)應(yīng)初始圖像的圖像相似度數(shù)據(jù)進(jìn)行兩兩比較，將比較結(jié)果中的特殊值作為邊緣，把分類結(jié)果劃分為若干類；

步驟6-2、將劃分結(jié)果中前兩類數(shù)據(jù)作為對(duì)比度分類結(jié)果；

步驟6-3、將對(duì)比度分類結(jié)果中對(duì)應(yīng)圖像的編碼特征進(jìn)行兩兩比較，將比較結(jié)果中最小的十項(xiàng)數(shù)據(jù)作為第二查詢結(jié)果。