[发明专利]相似图像查找方法及装置在审
| 申请号： | 201811445866.8 | 申请日： | 2018-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN109522436A | 公开（公告）日： | 2019-03-26 |
| 发明（设计）人： | 王辰龙;赵雷 | 申请（专利权）人： | 厦门美图之家科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/53 | 分类号： | G06F16/53;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 逯恒 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种相似图像查找方法及装置，服务器将目标图像输入训练好的深度学习神经网络模型，获得浮点型特征向量；针对该浮点型特征向量中的每一位浮点特征值，将该其映射成0至1之间的目标浮点特征值，若该目标浮点特征值不小于0.5，则将该目标浮点特征值转换为1，若该目标浮点特征值小于0.5，则将该目标浮点特征值转换为0，得到目标浮点特征向量；将该目标浮点特征向量作为目标图像的哈希编码；采用移位操作计算目标图像的哈希编码和图像数据库中的各图像的哈希编码的汉明距离，从得到的第一数量个汉明距离中确定达到预设阈值的目标汉明距离，将该目标汉明距离对应的图像作为目标图像的相似图像。 | ||
| 搜索关键词： | 浮点 汉明距离 特征向量 目标图像 相似图像 哈希 图像 学习神经网络 图像数据库 查找 计算目标 移位操作 映射 转换 预设 服务器 申请 | ||
【主权项】：
1.一种相似图像查找方法，其特征在于，应用于能够访问图像数据库的服务器，所述方法包括：将目标图像输入训练好的深度学习神经网络模型，获得所述目标图像的浮点型特征向量，其中，所述浮点型特征向量包括多位浮点特征值；针对所述浮点型特征向量中的每一位浮点特征值，将该位浮点特征值映射成0至1之间的目标浮点特征值，若该目标浮点特征值不小于0.5，则将该目标浮点特征值转换为1，若该目标浮点特征值小于0.5，则将该目标浮点特征值转换为0，得到目标浮点特征向量；将所述目标浮点特征向量作为所述目标图像的哈希编码；采用移位操作计算所述目标图像的哈希编码和所述图像数据库中的各图像的哈希编码的汉明距离，得到第一数量个汉明距离，其中，所述第一数量为所述图像数据库中包括的图像的数量；从所述第一数量个汉明距离中确定达到预设阈值的目标汉明距离，从所述图像数据库中查找与所述目标汉明距离对应的图像，并将查找到的图像作为所述目标图像的相似图像。
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