[发明专利]一种图片检索方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种图片检索方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取待检索图片；获取待检索特征向量；获取图片样本集及与其对应的特征向量集；以第一预设数目作为类簇数对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；在更新后的第一聚类簇集合中，选取中心点与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；在第二聚类簇集合中，检索出与待检索特征向量之间的距离最小的第三预设数目个元素，并将图片样本集中对应的图片作为图片检索结果。采用本发明能准确地实现图片检索。

技术领域

本发明涉及图像检索技术领域，尤其涉及一种图片检索方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

随着信息技术的发展，图片检索已经深入应用到社会和生活的许多方面。

目前，一般是通过聚类算法将预设的图片数据库中的全量图片对应的特征向量聚为多个聚类簇，再将待检索图片的特征向量与多个聚类中心进行比较，以找出距离最近的一个聚类簇，然后将待检索图片的特征向量与该聚类簇内的元素进行比较，找出最相似的若干条元素，再将与最相似的若干条元素对应的图片作为图片检索结果，从而实现图片检索。然而，发明人在实施本发明的过程中发现，由于在将预设的图片数据库中的全量图片对应的特征向量聚类的过程中，产生过小类(包含的数据量很小的聚类簇)的概率非常大，如果与待检索图片的特征向量的距离最近的聚类簇为过小类，并在其中进行图片检索，会因数据量较小而容易导致得到错误的图片检索结果，但目前在进行图片检索时并未对聚类得到的过小类进行处理，因此存在图片检索准确率低的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种图片检索方法、装置、终端设备及存储介质，能够对图片检索过程中产生的数据量过小的聚类簇进行处理，从而准确地实现图片检索。

为了实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供一种图片检索方法，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。

作为上述方案的改进，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。

作为上述方案的改进，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；