[发明专利]特征向量数据编解码方法及服务器和终端

说明书

本申请公开了特征向量数据编解码方法及服务器和终端。本申请中，服务器获取图像数据库中的图像特征向量，所述图像特征向量为浮点型数据；所述服务器将所述浮点型数据转换为二进制数据文本，所述二进制数据文本包括ASCII字符的二进制编码，其中，一个浮现型数据中的一个有效位对应一个ASCII字符的二进制编码；所述服务器对所述二进制数据文本中的每个ASCII字符的二进制编码进行编码，得到编码后的二进制数据文本；所述服务器对编码后的二进制数据文本进行压缩。

技术领域

本申请涉及通信领域，特别涉及一种特征向量数据编解码方法及服务器和终端。

背景技术

随着图像识别技术的广泛应用，图像特征数据的提取量越来越大。以基于深度学习算法的人脸识别为例，对图像进行特征提取时，需要提取的特征向量数据一般为128、512或1024个浮点型(float)数据。

一个浮点型数据(包括单精度浮点数或双精度浮点数)占位4个字节，以单张图像提取512个特征向量为例，对单张图像所提取的特征向量数据大小达到2048字节。以人脸数据库中可存储30万个人脸图片为例，仅特征向量数据的存储量就达到60MB，对于更大规模的人脸数据库，如百万人像到亿级人像规模的人脸数据库，其特征向量数据所占用的存储量将更大，其网络传输的开销也较高。

因此，如何提高特征向量数据的编码效率，从而减少特征向量数据的存储量，并进而减低网络传输的开销，是目前需要解决的问题。

发明内容

本申请示例性的实施方式中提供一种特征向量数据编解码方法及服务器和终端器，用以提高特征向量数据的编码效率。

根据示例性的实施方式中的一方面，提供一种特征向量数据编码方法，包括：

服务器获取图像数据库中的图像特征向量，所述图像特征向量为浮点型数据；

所述服务器将所述浮点型数据转换为二进制数据文本，所述二进制数据文本包括ASCII字符的二进制编码，其中，一个浮现型数据中的一个有效位对应一个ASCII字符的二进制编码；

所述服务器对所述二进制数据文本中的每个ASCII字符的二进制编码进行编码，得到编码后的二进制数据文本；

所述服务器对编码后的二进制数据文本进行压缩。

在一些示例性的实施方式中，所述服务器将所述浮点型数据转换为二进制数据文本，包括：所述服务器去除所述浮点型数据中的无效位，得到所述浮点型数据中的有效位，其中，所述浮点型数据中的无效位包括小数点后的最后一个非零位之后的所有零；所述服务器根据ASCII字符表，将每个有效位转换为对应的ASCII字符的二进制编码。

在一些示例性的实施方式中，所述服务器对所述二进制数据文本中的每个ASCII字符的二进制编码进行编码，包括：

所述服务器将所述二进制数据文本中的每个ASCII字符作为一个节点，根据每个节点的权重对所有节点进行排序，其中，一个节点的权重用于表征该节点对应的ASCII字符在所述二进制数据文本中的所有ASCII字符中出现的概率；

所述服务器将概率最小的两个节点合并，合并后的节点的权重为该两个节点的权重之和，并再次根据节点合并后每个节点的权重对所有节点进行排序，将概率最小的两个节点合并，直到合并为一个节点为止，得到以最终合并得到的节点为根节点的二叉树，所述二叉树的每个叶子节点对应一个ASCII字符，所述二叉树中一个父节点下的两个子节点分别对应于编码值0和编码值1；

所述服务器分别根据每个叶子节点的路径上的节点所对应的编码值，得到每个叶子节点对应的二进制编码值。