[发明专利]一种图片检索方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种图片检索方法，其特征在于，包括：

获取待检索图片；

对所述待检索图片进行特征提取，得到待检索特征向量；

获取图片样本集及与其相对应的特征向量集；

以第一预设数目作为类簇数，对所述特征向量集进行聚类，得到第一聚类簇集合；

基于预设的分配规则，将所述第一聚类簇集合中数据量小于预设的第一阈值的聚类簇内的元素，分配至其余的聚类簇内，得到更新后的第一聚类簇集合；

在所述更新后的第一聚类簇集合中，选取中心点与所述待检索特征向量之间的距离最小的第二预设数目个聚类簇，建立第二聚类簇集合；

在所述第二聚类簇集合中，检索出与所述待检索特征向量之间的距离最小的第三预设数目个元素，并将所述图片样本集中与所述第三预设数目个元素对应的图片，作为图片检索结果。

2.如权利要求1所述的图片检索方法，其特征在于，所述获取图片样本集及与其相对应的特征向量集，具体包括：

计算预设的图片数据库中各个图片集之间的分离度；其中，所述图片数据库中包含若干个图片集，每两个图片集之间的分离度等于该两个图片集的采集时间之差的绝对值和采集地点的距离之和；

分别以采集时间和采集地点作为分层维度，对所述图片数据库中分离度最高的两个图片集中的图片进行分层抽样，抽取出第四预设数目张图片作为图片样本集；

获取所述图片样本集中各图片的特征向量，建立特征向量集。

3.如权利要求1所述的图片检索方法，其特征在于，所述对所述特征向量集进行聚类，得到第一预设数目个聚类簇，具体包括：

S1：初始化第一预设数目个中心点；其中，每个中心点对应一个聚类簇；

S2：计算所述特征向量集中的每个元素与各个中心点之间的距离，并将所述特征向量集中的每个元素分配至与其距离最近的中心点对应的聚类簇中，得到第一预设数目个聚类簇；

S3：更新各个聚类簇的中心点；

S4：判断各个聚类簇的更新后的中心点与更新前的中心点之间的位置变化值是否均小于预设的第二阈值；若是，则结束；若否，则返回步骤S2。

4.如权利要求3所述的图片检索方法，其特征在于，所述初始化第一预设数目个中心点，具体包括：

S11：从所述特征向量集中随机选取一个元素，作为第1个中心点，并设置m＝1；

S12：计算第m个中心点到所述特征向量集中的每个元素的距离，并生成距离向量；

S13：计算所述距离向量的元素和以及累计和向量；

S14：生成一个预设长度的随机向量；

S15：将所述随机向量与所述距离向量的元素和相乘，得到第一向量；

S16：获取所述第一向量的各元素被按顺序插入至所述累计和向量的位置，并生成第二向量；

S17：计算所述特征向量集中被所述第二向量所指向的各个元素对应的距离和，并将对应的距离和最小的元素作为第m+1个中心点；其中，每个元素对应的距离和等于该元素与所述特征向量集中的所有元素之间的距离之和；

S18：将m的值修改为m+1，并判断m是否等于所述第一预设数目；若是，则结束；若否，则返回步骤S12。

5.如权利要求1所述的图片检索方法，其特征在于，所述基于预设的分配规则，将所述第一聚类簇集合中数据量小于预设的第一阈值的聚类簇内的元素，分配至其余的聚类簇内，得到更新后的第一聚类簇集合之前，还包括步骤：

以第五预设数目作为类簇数，分别对所述第一聚类簇集合中的每个数据量大于预设的第三阈值的聚类簇进行聚类，以更新所述第一聚类簇集合。