[发明专利]基于风格特征的图像检索方法

摘要

本发明提供一种基于风格特征的图像检索方法，采用格拉姆矩阵作为描述图像风格特征的算子，提取给定图片库的所有训练样本的风格特征并构建图片索引，提取待检测图片的风格特征，查找与待检测图片相似度最高的图片的索引号并根据索引号返回相似图片集，通过这种方法实现对抽象图片的检索，具有方法简单、检索效果好的优点。

主权项

一种基于风格特征的图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤：搭建平台S1，利用基于Theano的框架Keras搭建处理平台；构建图片索引S2，大规模图像数据集ImageNet上训练一个卷积神经网络VGG‑19，并使用给定图片库的训练样本对VGG‑19进行参数微调，得到迁移学习后的卷积神经网络，记为VGG‑19‑FT；S3，将给定图片库的训练样本依次输入VGG‑19‑FT中提取风格特征，并对提取出的风格特征进行降维处理，获得降维风格特征；S4，将提取出的每个训练样本的降维风格特征存储在一个文件中，并根据每个训练样本的图片地址构建图片索引；图片查询S5，将待检索图片输入VGG‑19‑FT中进行风格特征提取，并进行降维处理；S6，通过降维风格特征相似度比较方法,分别计算带检索图片的降维风格特征与图片索引内每个降维风格特征的相似度距离，并将相似度距离最近的降维风格特征所对应的图片的索引号作为结果返回给给定图片库；S7，根据获得的索引号查找给定图片库，返回相似图片集。