[發明專利]一種圖像檢索方法、裝置、機器可讀介質及設備

在審

• 申請號: 202310550713.4
• 申請日: 2023-05-16
• 公開（公告）號: CN116561366A
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發明（設計）人: 程子翰;田國棟;劉曉光;徐敏
• 申請（專利權）人: 江蘇云從曦和人工智能有限公司
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06F16/51;G06F16/55
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 唐勇

本發明公開了一種圖像檢索方法，包括：獲取待檢索圖像的目標特征向量；將所述目標特征向量與基于倒排索引的方式構建的特征庫進行匹配，得到與所述目標特征向量匹配的底庫特征向量；其中，所述底庫特征向量是通過將原始特征向量由第一特征空間映射到第二特征空間，以使所述底庫特征向量在所述第二特征空間中重新分布而得到；輸出所述底庫特征向量所屬的圖像，得到目標圖像。本發明基于特征數據重分布技術，將底庫特征數據重新映射到一個均勻分布的特征空間中，更為均勻的特征分布有助于后續基于倒排索引(IVF)的檢索算法，使IVF算法所分的多個小底庫數據量更加均衡，有助于解決IVF在海量數據庫中由于分庫不均勻導致檢索速度下降的問題。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，具體涉及一種圖像檢索方法、裝置、機器可讀介質及設備。

背景技術

在基于深度學習的識別系統中(人臉識別，行人重識別等)，需要將待比對的人臉或人體特征向量與底庫中的人臉或人體特征向量進行比對才能得到識別結果。當底庫中保存的特征數據量巨大時，比對所需耗時常常不能滿足實際實時業務的要求。近似最近鄰搜索(ANN)成為了一個常用技術，與常規的全庫暴力檢索不同，近似最近鄰搜索只能得到近似的比對結果，但是可以大幅度提高搜索速度，滿足實際業務的需要。在眾多最近鄰搜索技術中，倒排索引(InvertedFile?Index，IVF)是一種經常使用到的技術，它可以加速搜索過程，具有簡單易用，加速明顯等優點。但是在實際的復雜場景中，IVF有一些明顯的缺點，比如會出現由于真實數據分布不均衡導致加速性能下降的問題。

發明內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供一種圖像檢索方法、裝置、機器可讀介質及設備，用于解決現有技術存在的問題。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種圖像檢索方法，包括：

獲取待檢索圖像的目標特征向量；

將所述目標特征向量與基于倒排索引的方式構建的特征庫進行匹配，得到與所述目標特征向量匹配的底庫特征向量；其中，所述底庫特征向量是通過將原始特征向量由第一特征空間映射到第二特征空間，以使所述底庫特征向量在所述第二特征空間中重新分布而得到；

輸出所述底庫特征向量所屬的圖像，得到目標圖像。

于本發明一實施例中，所述特征庫包括多個特征子庫，基于倒排索引的方式構建的特征庫包括：

將所述底庫特征向量作為訓練數據，使用聚類算法訓練得到K個聚類中心；

基于所述K個聚類中心，形成K個聚類簇；

將所述底庫特征向量分配至距離所述底庫特征向量最近的聚類中心所屬的聚類簇，每一個聚類簇作為一個特征子庫。

于本發明一實施例中，將所述目標特征向量與預先構建的特征庫進行匹配，包括：

將所述目標特征向量與每一個特征子庫的聚類中心進行距離匹配，確定候選特征子庫；

將所述目標特征向量與所述候選特征子庫中的底庫特征向量進行相似度計算，得到相似度計算結果；

對所述相似度計算結果進行篩選，得到與所述目標特征向量匹配的底庫特征向量。

于本發明一實施例中，所述將所述目標特征向量與每一個特征子庫的聚類中心進行比對，確定候選特征子庫，包括：

獲取所述目標特征向量與聚類中心的距離；

將所述距離與距離閾值進行比較，并將所述距離小于距離閾值所對應的特征子庫作為候選特征子庫。

于本發明一實施例中，對所述相似度計算結果進行篩選，得到與所述目標特征向量匹配的底庫特征向量，包括：

將所述相似度與相似度閾值進行比較，得到相似度比較結果；