[发明专利]图像检索方法、图像检索装置、图像检索设备及介质

权利要求书

1.一种图像检索方法，包括：

提取输入图像的全局特征，并基于所述全局特征得到全局特征编码；

提取输入图像的内容特征，并基于所述内容特征得到内容特征编码；

将全局特征编码与内容特征编码相拼接，得到输入图像的复合特征编码；

将所述复合特征编码与预设特征编码库中的预设特征编码相比较，得到图像检索结果。

2.如权利要求1所述的图像检索方法，其中，提取输入图像的全局特征，基于所述全局特征得到全局特征编码包括：

通过第一卷积神经网络提取输入图像的特征，得到全局特征；

将所述全局特征转换为具有第一预设位数的二值化特征编码，得到全局特征编码。

3.如权利要求1所述的图像检索方法，其中，提取输入图像的内容特征，并基于所述内容特征得到内容特征编码包括：

通过第二卷积神经网络，定位输入图像中的目标，得到定位结果；

基于定位结果裁剪图像，得到局部区域图像，所述局部区域图像至少包括所述目标；

通过第三卷积神经网络从所述局部区域图像中提取内容特征；

将所述内容特征转换为具有第二预设位数的二值化特征编码，得到内容特征编码。

4.如权利要求1所述的图像检索方法，其中，将所述复合特征编码与预设特征编码库中的预设特征编码相比较，得到图像检索结果包括：

计算复合特征编码与预设特征编码库中每个预设特征编码的汉明距离；以及

基于所述汉明距离，确定图像检索结果。

5.如权利要求1所述的图像检索方法，所述预设特征编码库包括至少一个预设特征编码，且其中：

对于图像库中的预设图像，提取该图像的全局特征，基于所述全局特征得到该图像的全局特征编码；

提取该图像的内容特征，基于所述内容特征得到该图像的内容特征编码；

将该图像的全局特征编码与该图像的内容特征编码相拼接，得到该图像的复合特征编码，并将其作为预设特征编码。

6.如权利要求2中所述的图像检索方法，其中，通过第一卷积神经网络提取输入图像的特征并得到全局特征之前还包括：

基于图片库中的预设图像，生成样本集；

通过样本集训练所述第一卷积神经网络；

将训练后的第一卷积神经网络保存。

7.如权利要求3中所述的图像检索方法，其中，通过第二卷积神经网络，定位输入图像中的目标，得到定位结果之前还包括：

基于图片库中的预设图像，生成样本集；

通过样本集训练所述第二卷积神经网络；

将训练后的第二卷积神经网络保存。

8.如权利要求4中所述的图像检索方法，其中，通过第三卷积神经网络提取局部区域图像的特征，得到内容特征之前还包括：

基于图片库中的预设图像，生成样本集；

通过样本集训练所述第三卷积神经网络；

将训练后的第三卷积神经网络保存。

9.一种图像检索装置，包括：

全局特征处理模块，被配置为提取输入图像的全局特征，并基于所述全局特征得到全局特征编码；

内容特征处理模块，被配置为提取输入图像的内容特征，并基于所述内容特征得到内容特征编码；

复合特征编码生成模块，被配置为将全局特征编码与内容特征编码相拼接，得到输入图像的复合特征编码；

特征比较模块，被配置为将所述复合特征编码与预设特征编码库中的预设特征编码相比较，得到图像检索结果。

10.如权利要求9所述的图像检索装置，其中，所述全局特征处理模块包括：

全局特征提取模块，被配置为通过第一卷积神经网络提取输入图像的特征，得到全局特征；

全局特征编码生成模块，被配置为将所述全局特征转换为具有第一预设位数的二值化特征编码，得到全局特征编码。