[发明专利]一种图像检索方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种图像检索方法，其特征在于，所述方法包括：

获得作为检索条件的第一图像；

确定所述第一图像的多个特征描述子，其中，不同的特征描述子用于表征所述第一图像中不同区域的特征；

基于所述第一图像的多个特征描述子与预设的属性词典中属性的匹配度，确定所述第一图像对应的各个目标属性，其中，所述属性词典中的各个属性为：对图像库中各张图像的多个特征描述子聚类后得到的聚类中心，每一属性对应一个聚类中心；

基于预设的关于属性与所述图像库中图像的对应关系，确定与各个目标属性分别对应的第二图像；

基于所述与各个目标属性分别对应的第二图像，确定所述第一图像对应的检索结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一图像的多个特征描述子与预设的属性词典中属性的匹配度，确定所述第一图像对应的各个目标属性的步骤，包括：

基于所述第一图像的多个特征描述子与预设的属性词典中属性的匹配度，确定所述第一图像的多个特征描述子与各个属性的匹配结果；

基于所确定出的匹配结果，将所述第一图像量化为N维的向量，N为所述属性词典所包括的属性的个数，所述向量的每一维度用于表征一个属性，且每一维度的维度值用于表征：所述第一图像的多个特征描述子中，是否存在与该维度对应属性相匹配的特征描述子；

将所述向量中目标维度所对应的属性，确定为所述第一图像对应的目标属性，其中，所述目标维度为：具有目标值的维度，所述目标值用于表征存在相匹配的特征描述子的值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述与各个目标属性分别对应的第二图像，确定所述第一图像对应的检索结果的步骤，包括：

将各个目标属性分别对应的第二图像中均包含的图像，确定为检索结果。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述与各个目标属性分别对应的第二图像，确定所述第一图像对应的检索结果的步骤，包括：

确定所述第一图像的第一全连接层特征；以及针对每一张第二图像，确定该张第二图像的第二全连接层特征；

计算各个第二全连接层特征与所述第一全连接层特征的相似度；

按照相似度由大到小的顺序，对第二图像进行排序，将排序序号小于预设序号的第二图像，确定为第一图像对应的检索结果。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一图像的多个特征描述子的步骤，包括：

基于预先训练好的卷积神经网络，获取所述第一图像对应的目标卷积层的卷积层特征，其中，所述卷积神经网络是基于所述图像库中的各张图像，及所述各张图像对应的对象类别训练得到的；

将所述第一图像对应的目标卷积层的卷积层特征，分解为所述第一图像的多个特征描述子。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述关于属性与所述图像库中图像的对应关系的表现形式为：倒排索引列表，所述倒排索引列表的索引为所述图像库中的图像对应的属性，所述索引所指示的内容为所述图像库中的图像。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对图像库中各张图像的多个特征描述子进行聚类的方式，包括：

针对所述图像库中每张图像的每一特征描述子，将该特征描述子各个维度上的特征响应值进行求和，得到该特征描述子对应的特征响应总和；

从各个特征响应总和中，确定大于预设阈值的目标特征响应总和；

对所述目标特征响应总和对应的特征描述子进行聚类，得到聚类中心。