[发明专利]一种基于深度学习的以图搜图方法和系统

摘要

本发明涉及图像搜索技术领域，提供了一种基于深度学习的以图搜图的方法，其中，计算图像类别特征，使用已训练的深度卷积神经网络,对输入图像提取分类特征；计算图像自编码特征，使用已训练的深度学习的自动编码算法，对输入图像提取编码特征；混合特征编码压缩，综合所述分类特征和图像自编码特征,将这些特征通过深度学习自动编码算法进行编码；根据特征计算图像相似度并排序输出。本发明利用深度卷积神经网络产生出高级特征，保障以图搜图结果在图像类别上的相似；并利用自动编码算法产生低层次的图像编码特征,保障图像在内容上相似；混合自编码特征方法将分类特征,图像自编码特征进一步融合,降低维度，使得搜索结果更加快速、稳定。

主权项

一种基于深度学习的以图搜图系统，其特征在于，包括图像输入平台、综合接入网关、智能管理服务器和智能分析服务器，所述图像输入平台、综合接入网关、智能管理服务器和智能分析服务器依次连接，具体的：所述图像输入平台，用于图像录入、图像传输、图像存储和图像预处理；所述综合接入网关，用于图像输入平台的统计接入到所述智能管理服务器；所述智能管理服务器，用于管理和分析资源；所述智能分析服务器是以图搜图的功能实体，由多个图像分析单元组成，每个图像分析单元可独立完成一个图像输入平台的分析；所述以图搜图具体包括：计算图像类别特征，使用已训练的深度卷积神经网络,对输入图像提取分类特征；计算图像自编码特征，使用已训练的深度学习的自动编码算法，对输入图像提取编码特征；混合特征编码压缩，综合所述分类特征和图像自编码特征,将这些特征通过深度学习自动编码算法进行编码；根据特征计算图像相似度并排序输出；进行混合特征编码压缩的还包括自定义特征，所述自定义特征包括颜色特征、形状特征和/或纹理特征，则所述综合所述分类特征和图像自编码特征,将这些特征通过深度学习自动编码算法进行编码，具体为：综合所述分类特征、图像自编码特征和自定义特征,将这些特征通过深度学习自动编码算法进行编码。