[发明专利]用于定位一个或多个候选数字图像的方法

权利要求书

1.一种用于查找作为用于描绘特定对象的可能候选项的一个或多个候选数字图像的方法，所述方法包括：

接收描绘所述特定对象的对象数字图像；

通过卷积神经网络的基础神经网络中的卷积层来处理所述对象数字图像，从而填充与所述对象数字图像中描绘的所述特定对象有关的激活图；

使用卷积神经网络的分类子网在多个预定类别当中确定所述对象数字图像中描绘的所述特定对象的类别，其中所述分类子网连接到所述基础神经网络中的激活图；

基于所述对象数字图像中描绘的所述特定对象的所确定的类别，从所述卷积神经网络的多个特征向量生成子网中选择特征向量生成子网，其中所述多个特征向量生成子网中的每个链接到所述多个预定类别中的至少一个；

通过所选择的特征向量生成子网来确定所述对象数字图像中描绘的所述特定对象的特征向量；

通过查找所述对象数字图像中描绘的所述特定对象的所确定的特征向量与在包括对象的已登记特征向量的数据库中登记的特征向量之间的一个或多个匹配，来查找作为用于描绘所述对象数字图像中描绘的所述特定对象的可能候选项的一个或多个候选数字图像，其中每个已登记特征向量与数字图像相关联。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述分类子网包括连接到所述基础神经网络中的激活图的一个或多个全连接层。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述分类子网进一步包括连接到所述一个或多个全连接层的Softmax层。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个特征向量生成子网中的一个或多个包括连接到所述基础神经网络中的激活图的一个或多个全连接层。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述多个特征向量生成子网中的一个或多个进一步包括嵌入归一化层，所述嵌入归一化层被布置成将来自所述激活图的数据映射到归一化的向量结构上，以便生成所确定的特征向量。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所确定的特征向量为包括来自归一化层的值的向量。

7.根据权利要求1所述的方法，其中查找所述对象数字图像中描绘的所述特定对象的所确定的特征向量与在所述数据库中登记的所述特征向量之间的一个或多个匹配的动作包括：

计算在所述数据库中登记的特征向量与所述对象数字图像中描绘的所述特定对象的所确定的特征向量之间的距离。

8.根据权利要求7所述的方法，其中计算出的距离为欧氏距离。

9.根据权利要求1所述的方法，其中通过将所述对象数字图像中描绘的所述特定对象的所确定的特征向量与在所述数据库中登记的特征向量进行比较来查找作为用于描绘所述对象数字图像中描绘的所述特定对象的可能候选项的一个或多个候选数字图像的动作进一步包括：

创建排序的相似度列表，其中每个特征向量根据该特征向量的对应的计算距离被排序。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述匹配为所述特征向量中具有以下所列中的至少一个的一个或多个特定特征向量：

到所确定的特征向量的计算距离小于剩余的计算距离，

到所确定的特征向量的计算距离小于阈值，以及

在所述数据库中登记的所述特征向量中，固定数量的特定特征向量具有到所确定的特征向量的最小距离。

11.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：将所述对象数字图像中描绘的所述特定对象的所确定的特征向量存储在所述数据库中，以及将所确定的特征向量与所述对象数字图像相关联。

12.根据权利要求1所述的方法，

其中所述数据库被划分为多个类别数据库，其中每个类别数据库包括属于该类别的对象的已登记特征向量；并且

其中所述方法进一步包括：基于所述对象数字图像中描绘的所述特定对象的所确定的类别，从所述多个类别数据库中选择特定类别数据库。

13.根据权利要求12所述的方法，进一步包括：将所述对象数字图像中描绘的所述特定对象的所确定的特征向量存储在所述特定类别数据库中，以及将所确定的特征向量与所述对象数字图像相关联。