[發明專利]一種圖像檢索結果重排序方法、裝置、設備及介質

有效

• 申請號: 202110556939.6
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113407751B
• 公開（公告）日: 2022-07-15
• 發明（設計）人: 徐天適;甘豪;金曉峰;張華俊;楊焰
• 申請（專利權）人: 深圳市廣電信義科技有限公司
• 主分類號: G06F16/53
• 分類號: G06F16/53;G06F16/538
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 常柯陽

本發明公開了一種圖像檢索結果重排序方法、裝置、設備及介質，方法包括：根據檢索目標，確定原排序結果；根據所述原排序結果，確定直接相似圖像集合；根據所述直接相似圖像集合，確定間接相似圖像集合；根據所述間接相似圖像集合，確定所述直接相似圖像集合中每一張直接相似圖像與所述檢索目標的初始距離，其中，所述初始距離為根據所述間接相似圖像集合與所述檢索目標的歐幾里得距離之和求平均得到的距離；根據所述直接相似圖像集合中每一張直接相似圖像與所述檢索目標的初始距離，確定排序結果。本發明實現了有效利用原排序結果中的分布信息，快速提高了檢索系統的精度以及穩定性，能廣泛運用于圖像檢索技術領域。

技術領域

本發明涉及圖像檢索技術領域，尤其是一種圖像檢索結果重排序方法、裝置、設備及介質。

背景技術

隨著大數據時代的到來，如何從海量數據中檢索到目標成為亟待解決的關鍵問題。近幾年，深度學習技術飛速發展，在檢索任務上，如：行人重識別(person re-identification)和車輛重識別(vehicle re-identification)，深度卷積網絡的檢索性能水平已經接近人類平均水平甚至有所超越。現在比較常用的圖像檢索方法為通過直接比較檢索目標和數據庫圖像的歐幾里得距離得出排序結果，這種排序方法稱為原排序。在原排序中，相似度度量方法單一，僅用歐幾里得距離，而且未利用數據庫圖像之間的關聯信息。使用數據庫圖像之間的關聯信息作為一種度量方法補充到相似度計算中已經成為了一種新的方向。在原排序的基礎上，充分利用其他已有信息，對原排序結果進行重新排序便是重排序。

現在比較常用的重排序算法是k-連通編碼(k-reciprocal encoding)。該算法的大致流程分為下面五步：1.求出檢索目標的相似圖像集合，2.分別求出相似圖像集合中每一張圖像的相似圖像集合，3.逐一計算兩集合的杰卡德距離，4.將各張圖像對應的杰卡德距離和歐幾里得距離相加，5.用相加后的距離進行排序。這種算法的邏輯運算較多，導致其運行時間比較長，難以部署到生產環境中，目前多使用在學術研究上。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供一種圖像檢索結果重排序方法、裝置、設備及介質。

一方面，本發明提供了一種圖像檢索結果重排序方法，包括：

根據檢索目標，確定原排序結果；

根據所述原排序結果，確定直接相似圖像集合；

根據所述直接相似圖像集合，確定間接相似圖像集合；

根據所述間接相似圖像集合，確定所述直接相似圖像集合中每一張直接相似圖像與所述檢索目標的初始距離；

根據所述直接相似圖像集合中每一張直接相似圖像與所述檢索目標的初始距離，確定排序結果。

可選地，所述根據檢索目標，確定原排序結果，包括：

通過圖像檢索方法，確定原排序結果。

可選地，所述根據所述原排序結果，確定直接相似圖像集合，包括：

提取所述原排序結果中與所述檢索目標的歐幾里得距離最小的圖像，確定直接相似圖像集合。

可選地，所述根據所述直接相似圖像集合，確定間接相似圖像集合，包括：

根據所述直接相似圖像集合，提取與所述直接相似圖像集合相似的圖像，確定所述間接相似圖像集合。

可選地，所述根據所述間接相似圖像集合，確定所述直接相似圖像集合中每一張直接相似圖像與所述檢索目標的初始距離，其中，所述初始距離為根據所述間接相似圖像集合與所述檢索目標的歐幾里得距離之和求平均得到的距離，包括：

計算所述間接相似圖像與所述檢索目標的歐幾里得距離，根據初始距離計算公式得到所述直接相似圖像與所述檢索目標的初始距離。