[发明专利]一种新型的图像检索方法及系统

权利要求书

1.一种新型的图像检索方法，其特征在于，包括：

(1)获得用于检索图像和视频的第一张图片：

1a)将通过随手拍或其他方式得到的图片，上传至云端；

1b)在云端利用云计算强大的处理能力采用深度学习理论对图片的特殊处理；

1c)将正样本对应的检索图片打标签，通过标签锁定，将检索结果批量输出给用户；

(2)在云端利用云计算强大的处理能力采用深度学习理论对图片的特殊处理：

2a)对图片进行卷积，用于图片进行去噪和特征提取；池化，对图片进行去相关和降维；非线性变化等归一化处理；

2b)获得上传图片和检索图片的featuremap；

2c)比对第一张图片和检索图片featuremap的邻域相似性获得ND-featuremap；

(3)对ND-featuremap进行处理后采用机器学习方法对ND-featuremap运用机器学习方法进行二分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于对于步骤(3)所述的对ND-featuremap进行处理后，对ND-featuremap运用机器学习的方法二分类，需要预设阈值，大于阈值的正样本为符合要求的检索结果。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于对二分类得到的正样本进行对应图片的标签设定，设定标签，通过锁定标签对检索库中的图片进行批量输出。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对图片进行的一系列处理，包括：

4a)reshape模块，用于将检索库图片与第一张图片转化为同样大小的图片；

4b)邻域相似度模块，用于对所述第一张图片与检索图片的ND-featuremap进行相似度计算。

5.一种新型的图像检索系统，其特征在于，包括：

(1)第一获得单元、处理单元、第二获得单元、检索单元和输出单元。所述第一获取单元，用于获取用于检索图像或视频的第一图片；

(2)所述处理单元，用于对第一张图片和检索图片进行处理，获得检索图片与第一张图片的ND-featuremap，对ND-featuremap进行处理后采用机器学习的方法对处理后的ND-featuremap进行二分类；

(3)所述第二获得单元，用于获取通过分类器分类后得到的正样本；

(4)所述检索单元，用于获取正样本对应的检索库中图片的Key值；

(5)所述输出单元通过Key值文件从数据库中提取图片批量输出给用户。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述的处理单元包括：

(1)图片reshape模块，用于将检索库图片与第一张图片转化为同样大小的图片；

(2)卷积模块，用于对图片进行去噪和特征提取；

(3)池化模块，用于对图片进行去相关和降维；

(4)邻域相似度模块，用于对所述第一张图片和检索图片的featuremap进行相似度计算。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述的第二获得单元包括：

二分类模块，用于对ND-featuremap进行二分类，提取正样本。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述的检索单元包括：

获取正样本中所对应的图片对应的Key值，用于对检索到的结果进行批量处理。