[发明专利]数据处理方法、装置及设备

说明书

本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，所述方法包括：在接收到针对第一图像的相似图像检索指令的情况下，确定与所述第一图像对应的候选图像；基于预先训练的特征提取模型，获取与所述第一图像对应的第一特征向量，与所述候选图像对应的第二特征向量，所述特征提取模型为基于第二图像、所述第二图像的标签，对由特征提取算法和度量学习算法构建的特征提取模型进行训练得到，所述第二图像的标签为基于所述第二图像的标题信息和预设聚类算法确定；基于所述第一特征向量和所述第二特征向量，确定所述候选图像中与所述第一图像对应的目标图像，并将所述目标图像确定为与所述相似图形检索指令对应的检索结果。

技术领域

本文件涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置及设备。

背景技术

随着互联网行业的迅速发展，应用服务商可以为用户提供的业务服务越来越多样化，用户可以使用的业务也越来越多。

例如，用户在购物平台上，可以通过带有某商品的图像，对该商品进行检索，其中，购物平台的服务器在接收到该检索图像后，可以获取每个存储图像与该检索图像之间的图像相似度，并将图像相似度较高的存储图像对应的商品作为检索结果返回给用户。但是，由于商品的种类越来越多，商品与商品之间的差异越来越小，仅通过图像相似度进行商品的检索，检索准确性低，无法满足用户的检索需求。因此，需要一种提高通过图像进行检索时的检索准确性的解决方案。

发明内容

本说明书实施例的目的是提供一种数据处理方法、装置及设备，以提供一种能够提高通过图像进行检索时的检索准确性的解决方案。

为了实现上述技术方案，本说明书实施例是这样实现的：

第一方面，本说明书实施例提供了一种数据处理方法，包括：在接收到针对第一图像的相似图像检索指令的情况下，确定与所述第一图像对应的候选图像；基于预先训练的特征提取模型，获取与所述第一图像对应的第一特征向量，与所述候选图像对应的第二特征向量，所述特征提取模型为基于第二图像、所述第二图像的标签，对由特征提取算法和度量学习算法构建的特征提取模型进行训练得到，所述第二图像的标签为基于所述第二图像的标题信息和预设聚类算法确定；基于所述第一特征向量和所述第二特征向量，确定所述候选图像中与所述第一图像对应的目标图像，并将所述目标图像确定为与所述相似图形检索指令对应的检索结果。

第二方面，本说明书实施例提供了一种数据处理方法，应用于区块链系统，包括：在接收到针对第一图像的相似图像检索指令的情况下，基于预先部署在所述区块链系统中的第一智能合约，获取与所述第一图像对应的候选图像；基于所述第一智能合约和预先训练的特征提取模型，获取与所述第一图像对应的第一特征向量，与所述候选图像对应的第二特征向量，所述特征提取模型为基于第二图像、所述第二图像的标签，对由特征提取算法和度量学习算法构建的特征提取模型进行训练得到，所述第二图像的标签为基于所述第二图像的标题信息和预设聚类算法确定；基于所述第一智能合约、所述第一特征向量和所述第二特征向量，确定所述候选图像中与所述第一图像对应的目标图像，并将所述目标图像确定为与所述相似图形检索指令对应的检索结果。

第三方面，本说明书实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：图像选取模块，用于在接收到针对第一图像的相似图像检索指令的情况下，确定与所述第一图像对应的候选图像；向量获取模块，用于基于预先训练的特征提取模型，获取与所述第一图像对应的第一特征向量，与所述候选图像对应的第二特征向量，所述特征提取模型为基于第二图像、所述第二图像的标签，对由特征提取算法和度量学习算法构建的特征提取模型进行训练得到，所述第二图像的标签为基于所述第二图像的标题信息和预设聚类算法确定；图像确定模块，用于基于所述第一特征向量和所述第二特征向量，确定所述候选图像中与所述第一图像对应的目标图像，并将所述目标图像确定为与所述相似图形检索指令对应的检索结果。