[发明专利]以图搜图方法、装置、计算机程序产品和计算机程序

说明书

本申请提出了一种以图搜图方法、装置、计算机程序产品和计算机程序，包括以下步骤：获取待搜索图像；获取历史图像集合中与所述待搜索图像相似度高的至少一第一相似图像，组成第一相似图像集合；获取所述待搜索图像的局部图像，将所述局部图像和所述第一相似图像集合输入局部特征提取网络中提取每一所述第一相似图像的匹配特征关键点；依据每一所述第一相似图像的所述匹配特征关键点的数量确定至少一第二相似图像，通过全局搜索和局部搜索联合的方式实现相似图像的确认。

技术领域

本申请涉及大数据挖掘领域，特别是涉及以图搜图方法、装置、计算机程序产品和计算机程序。

背景技术

以图搜图是常见的图像搜索实现策略，用户仅需输入待搜索的图像，对应的算法即可在历史图像数据库中快速查找和待搜索的图像相近似的图像数据，该技术在图像搜索应用领域中有着非常广泛的作用。例如，在智慧城市的建设过程中会需要采集大量的城市管理图像，此类城市管理图像被存储在历史图像数据库中，此时就可以通过以图搜图技术在繁多的历史图像数据中搜索和某特定场景或事件相近似的图像。

目前的以图搜图算法大部分采用的方式是提取图像的全局图像特征，将图像和图像之间的全局图像特征的距离的度量作为相似图像的排序依据，进而依据相似度自高而低提供相似图像。然而这种算法仅考虑了全局图像特征，而忽略了根据代表性的局部图像信息，直接导致的结果是搜索的结果不够精准。另外，这种算法无法根据排序的优先级调整错误排序的历史图像，导致的结果也是搜索的结果不够精准。

发明内容

本申请实施例提供了一种以图搜图方法、装置、计算机程序产品和计算机程序，以全局搜索的方式预筛相似度高的初筛图像，再利用局部搜索的方式对初筛图像的局部特征进行匹配，从而确认更为相似的相似图像，通过全局搜索结合局部搜索的联合方式提高搜索的精准度。

第一方面，本申请实施例提供了一种以图搜图方法，包括以下步骤：获取待搜索图像；获取历史图像集合中与所述待搜索图像相似度高的至少一第一相似图像，组成第一相似图像集合；获取所述待搜索图像的局部图像，将所述局部图像和所述第一相似图像集合输入局部特征提取网络中提取每一所述第一相似图像的匹配特征关键点；依据每一所述第一相似图像的所述匹配特征关键点的数量确定至少一第二相似图像。

第二方面，本申请实施例提供了一种以图搜图装置，包括：图像获取单元，用于获取待搜索图像；全局特征搜索单元，用于获取历史图像集合中与所述待搜索图像相似度高的至少一第一相似图像，组成第一相似图像集合；局部特征搜索单元，用于获取所述待搜索图像的局部图像，将所述局部图像和所述第一相似图像集合输入局部特征提取网络中提取每一所述第一相似图像的匹配特征关键点；结果获取单元，用于依据每一所述第一相似图像的所述匹配特征关键点的数量确定第二相似图像。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行本方案所示的以图搜图方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，包括软件代码部分，当所述计算机程序产品在计算机上被运行时，所述代码软件部分用于执行本方案所述的以图搜图方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括用于控制过程以执行过程的程序代码，所述过程包括本方案所述的以图搜图方法。

本发明的主要贡献和创新点如下：本方案独创地结合全局搜索和局部搜索各自的特点优势，首先基于全局搜索获得一部分图像，以此方式限缩了局部搜索的搜索范围，局部搜索对图像的局部特征进行搜索和关键点匹配，以此方式最终获取相似度高的相似图像。且本方案的全局搜索的深度学习特征网络中以双曲正切函数替换阶跃函数，使其在训练过程中可不断优化调整相似度排序，调整排序错误的样本，进而提高全局搜索的搜索结果的准确度。本方案的局部搜索基于局部特征和初筛图像的匹配获取相关性高的匹配点，基于匹配点得到相似图像。