[发明专利]一种图像检索方法及装置

摘要

本发明实施例公开了一种图像检索方法，包括：通过深度神经网络模型获取训练图像对中的第一训练图像的第一深度特征和第二训练图像的第二深度特征；计算第一深度特征和第二深度特征的特征距离的平方值；计算鲁棒对比损失函数的输出控制参数平方值；若训练图像对是相同物品的两张不同拍摄场景图像，则从输出控制参数的平方值和特征距离的平方值中选取较小值，根据选取的较小值调整深度神经网络模型的网络参数；获取检索匹配图像，并通过修正后的深度神经网络模型从图像数据库中查找满足检索匹配图像对应的匹配规则的目标图像。本发明实施例还公开了一种图像检索装置。采用本发明实施例，具有可提高图像检索的效率，增强图像检索的性能的优点。

主权项

一种图像检索方法，其特征在于，包括：获取用于训练深度神经网络模型的训练图像对，通过深度神经网络模型获取所述训练图像对中的第一训练图像的第一深度特征和第二训练图像的第二深度特征；计算所述第一深度特征和所述第二深度特征的特征距离的平方值；获取鲁棒对比损失函数的输出控制参数，并计算所述输出控制参数的平方值；判断所述第一训练图像和所述第二训练图像是否是相同物品的两张不同拍摄场景图像；若所述第一训练图像和所述第二训练图像是相同物品的两张不同拍摄场景图像，则从所述输出控制参数的平方值和所述特征距离的平方值中选取较小值，并将选取的所述较小值确定为所述鲁棒对比损失函数的输出值；根据所述鲁棒对比损失函数的输出值对应的调整规则调整所述深度神经网络模型的网络参数，以得到修正后的深度神经网络模型；获取检索匹配图像，并通过所述修正后的深度神经网络模型从图像数据库中查找满足所述检索匹配图像对应的匹配规则的目标图像。