[發(fā)明專利]圖像搜索方法及其裝置、介質(zhì)和電子設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110077625.8
• 申請(qǐng)日: 2021-01-20
• 公開（公告）號(hào): CN112765382A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃程
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海依圖網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/532
• 分類號(hào): G06F16/532;G06F16/58;G06F16/583
• 代理公司: 上海華誠知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31300
• 代理人: 徐穎聰

本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，特別涉及一種目標(biāo)跟蹤方法及其裝置、介質(zhì)和電子設(shè)備。本申請(qǐng)的目標(biāo)跟蹤方法用于根據(jù)目標(biāo)圖像，在圖像庫中搜索與目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的庫圖像，具體包括：分別獲取目標(biāo)圖像以及圖像庫中的每張庫圖像的標(biāo)簽和特征向量，確定每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度，并根據(jù)每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度，獲得每張庫圖像與目標(biāo)圖像之間的相似度；基于每張庫圖像與目標(biāo)圖像的相似度，從圖像庫中確定與目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的庫圖像。從而使得標(biāo)簽不匹配的庫圖像的相似度變低，進(jìn)而使得標(biāo)簽不匹配的庫圖像不在搜索結(jié)果里面，提高了搜索結(jié)果的準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種圖像搜索方法及其裝置、介質(zhì)和電子設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)上的圖像數(shù)據(jù)信息越來越多，建立的圖像庫中的圖像的數(shù)量越來越龐大，如何快速并準(zhǔn)確地搜索出庫圖像成了當(dāng)前海量圖像搜索領(lǐng)域越來越關(guān)注的問題。

在現(xiàn)有技術(shù)中，通過計(jì)算目標(biāo)圖像的特征向量序列與圖像庫中的庫圖像的特征向量序列之間的距離，來確定目標(biāo)圖像與圖像庫中的圖像的相似程度。該距離越大，表明目標(biāo)圖像與圖像庫中的圖像相似度越小；距離越小，目標(biāo)圖像與圖像庫中的庫圖像相似度越大。對(duì)于一次圖像搜索過程來講，可以對(duì)圖像庫中的每張庫圖像與目標(biāo)對(duì)象的距離的大小進(jìn)行排序，選取前K位相似度最高的庫圖像作為搜索結(jié)果。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，由于圖像庫中的庫圖像的數(shù)量太大，有可能會(huì)出現(xiàn)期望的庫圖像不在前K位的搜索結(jié)果里面或者非期望的庫圖像在前K位搜索結(jié)果里面，最終導(dǎo)致搜索結(jié)果不準(zhǔn)確的情形。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖像搜索方法及其裝置、介質(zhì)和電子設(shè)備。

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖像搜索方法，包括：分別獲取目標(biāo)圖像以及圖像庫中的每張庫圖像的標(biāo)簽和特征向量，其中，庫圖像以及目標(biāo)圖像的特征向量包括一個(gè)或多個(gè)特征向量，庫圖像以及目標(biāo)圖像的標(biāo)簽包括一個(gè)或多個(gè)標(biāo)簽；確定每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度，并根據(jù)每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度，獲得每張庫圖像與目標(biāo)圖像之間的相似度；基于每張庫圖像與目標(biāo)圖像的相似度，從圖像庫中確定與目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的庫圖像。從而使得標(biāo)簽不匹配的庫圖像的相似度變低，進(jìn)而使得標(biāo)簽不匹配的庫圖像不在搜索結(jié)果里面，提高了搜索結(jié)果的準(zhǔn)確度。

在上述第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)中，上述方法還包括：確定每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度，并根據(jù)每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度，獲得每張庫圖像與目標(biāo)圖像之間的相似度包括：確定每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度，通過距離算法計(jì)算每張庫圖像與目標(biāo)圖像的原始相似度；以每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度作為調(diào)整系數(shù)，對(duì)每個(gè)原始相似度進(jìn)行調(diào)整，獲得每張庫圖像與目標(biāo)圖像之間的相似度。

在上述第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)中，上述方法還包括：確定每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度，并根據(jù)每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度，獲得每張庫圖像與目標(biāo)圖像之間的相似度包括：確定每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度，利用距離算法，并且將每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度作為用于距離算法的調(diào)整系數(shù)，計(jì)算獲得每張庫圖像與目標(biāo)圖像的特征向量之間的相似度。

在上述第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)中，上述方法還包括：距離算法包括用于計(jì)算歐氏距離、余弦距離、曼哈頓距離、馬氏距離、和EMD距離的算法中的至少一種算法。

在上述第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)中，上述方法還包括：確定每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度，包括：通過標(biāo)簽匹配算法確定庫圖像和目標(biāo)圖像之間標(biāo)簽的匹配度，其中，標(biāo)簽匹配算法包括雙向編碼器算法、長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、雙向長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的至少一種算法。

在上述第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)中，上述方法還包括：確定每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度，并根據(jù)每張庫圖像與目標(biāo)圖像的標(biāo)簽的匹配度，獲得每張庫圖像與目標(biāo)圖像之間的相似度包括：針對(duì)一張庫圖像，在目標(biāo)圖像中的至少一個(gè)標(biāo)簽與庫圖像中的標(biāo)簽不匹配的情況下，目標(biāo)圖像與庫圖像的相似度降低。