[發明專利]一種基于圖像對象的指紋生成及檢索方法及系統

在審

• 申請號: 202111470100.7
• 申請日: 2021-12-03
• 公開（公告）號: CN114579784A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 程梓益
• 申請（專利權）人: 北京影譜科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06K9/62;G06V10/74
• 代理公司: 北京知呱呱知識產權代理有限公司 11577
• 代理人: 鄭興旺

1.一種基于圖像對象的指紋生成及檢索方法，其特征在于，所述方法包括：

基于深度卷積神經網絡對圖像進行特征提取，獲取圖像的高維特征圖，根據所述高維特征圖進行圖像全局特征描述，并生成圖像指紋信息；

構建圖像指紋數據庫；

生成待檢索圖像的圖像指紋信息，并根據待檢索圖像的圖像指紋信息在所述圖像指紋數據庫中進行相似度檢索，獲取相似度排名，根據相似度排名生成檢索結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于圖像對象的指紋生成及檢索方法，其特征在于，所述方法還包括：對圖像進行預處理，具體包括：

將圖像分為主體部分和分解部分；

I_p＝P(I)

I∈{I₁，I₂，…，I_n}

其中，I為輸入圖像數據，當n＝1時為圖像主體部分，n＞＝1時為圖像分解部分；P為包括尺寸歸一化等數據預處理過程，I_p為數據預處理結果。

3.根據權利要求2所述的一種基于圖像對象的指紋生成及檢索方法，其特征在于，基于深度卷積神經網絡對圖像進行特征提取，獲取圖像的高維特征圖，具體包括：

F＝CNN(I_p)；

其中CNN為深度學習網絡特征提取器，F為特征提取器輸出的特征圖，F為3維張量大小為C×H×W，C為特征圖的個數，H，W分別表示特征圖的長和寬，每一個特征圖表示為F_c，c∈{1，2，…，C}。

4.根據權利要求3所述的一種基于圖像對象的指紋生成及檢索方法，其特征在于，根據所述高維特征圖進行圖像全局特征描述，具體包括：

D＝[D₁，D₂，…，D_C]^T；

D_c＝GD(F_c，p_c)；

其中，GD為圖像全局特征描述方法，F_c，p_c分別表示c通道的特征圖與描述特征參數，D為所有通道特征圖的全局描述；

當p_c＝1時，全局描述子更關注于較大面積的特征；當p_c→∞時，全局描述子更關注于較小面積的特征；根據圖像類型通過訓練得到合適的參數p_c的組合，將其表示為M∈{m₁，m₂，…，m_k}，k為組合的個數，達到圖像全局特征的全面描述。

5.根據權利要求4所述的一種基于圖像對象的指紋生成及檢索方法，其特征在于，生成圖像指紋信息，具體包括：

將特征圖F分成s個分支，每個分支都進行全局特征描述計算，得到該分支的指紋信息為

其中，W⁽ⁱ⁾為i分支全局特征描述子的權重；

綜合所有分支的指紋信息得到完整圖像指紋信息為