[发明专利]一种搜索图片的方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种搜索图片的方法，其特征在于，所述方法包括：

对包含目标对象的待搜索图片进行特征提取，得到所述目标对象的个体特征；

分别计算所述目标对象的个体特征与N个档案数据集各自对应的I个参考个体特征之间的相似度值，得到N×I个相似度值；其中，N、I为大于0的整数，单个档案数据集至少包括一张或多张同一对象的图片，所述参考个体特征基于所述档案数据集中图片包含对象的个体特征得到；

选取所述N×I个相似度值中大于预设阈值的相似度值对应的档案数据集，并将选取档案数据集中的图片作为所述待搜索图片的目标图片。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：

基于数据集中图片包含对象的个体特征，将包含同一对象的图片划分到同一档案数据集中，得到由所述数据集划分的N个档案数据集；

根据单个档案数据集中各张图片对应的个体特征，计算所述单个档案数据集对应的参考个体特征，得到所述N个档案数据集各自对应的参考个体特征。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于数据集中图片包含的对象的个体特征，将包含同一对象的图片划分到同一档案数据集中，包括：

计算数据集中两张图片之间的个体特征相似度值、时间标识相似度值以及空间标识相似度值；其中，所述时间标识相似度值表征所述两张图片拍摄时间的间隔，所述空间标识相似度值表征所述两张图片拍摄位置的距离；

响应于所述个体特征相似度值大于第一阈值，将所述两张图片划分到同一档案数据集中；

响应于所述个体特征相似度值小于等于所述第一阈值且大于第二阈值、所述时间标识相似度值大于第三阈值、所述空间标识相似度值大于第四阈值，将所述两张图片划分到所述同一档案数据集中；其中，所述第二阈值小于所述第一阈值。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于数据集中图片包含的对象的个体特征，将包含同一对象的图片划分到同一档案数据集中，得到由所述数据集划分的N个档案数据集，包括：

在数据集的图片中，划分图片质量值大于预设质量阈值的图片作为第一数据集，划分所述图片质量值小于等于所述预设质量阈值的图片作为第二数据集；

分别针对所述第一数据集以及所述第二数据集，将包含同一对象的图片划分到同一档案数据集中，得到由所述第一数据集划分的多个第一档案数据集，以及由所述第二数据集划分的多个第二档案数据集；

将所述多个第一档案数据集和所述多个第二档案数据集，共同作为所述数据集划分的N个档案数据集。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据单个档案数据集中各张图片对应的个体特征，计算所述单个档案数据集对应的参考个体特征，包括：

计算单个档案数据集中各张图片对应的个体特征的平均特征，并将所述平均特征作为所述单个档案数据集对应的参考个体特征；和/或

确定所述单个档案数据集中指定图片对应的个体特征，并将确定的所述个体特征作为所述单个档案数据集对应的参考个体特征。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述选取所述N×I个相似度值中大于预设阈值的相似度值对应的档案数据集，包括：

在所述N×I个相似度值中，将与所述第一数据集对应的相似度值作为第一相似度值，将与所述第二数据集对应的相似度值作为第二相似度值；

响应于所述第一相似度值大于第一预设阈值，选取所述第一相似度值对应的档案数据集；

响应于所述第一相似度值都小于等于所述第一预设阈值，且所述第二相似度值大于第二预设阈值，选取所述第二相似度值对应的档案数据集。

7.如权利要求2-6任一所述的方法，其特征在于，在所述得到所述N个档案数据集各自对应的参考个体特征之后，还包括：

分别计算所述N个档案数据集各自对应的参考个体特征，与历史档案数据集对应的参考个体特征之间的相似度值；

响应于所述相似度值大于预设相似度阈值，将所述相似度值对应的档案数据集与历史档案数据集进行合并，得到合并后的档案数据集。