[发明专利]一种基于深度学习的手绘草图以图搜图方法在审
| 申请号： | 201910542851.1 | 申请日： | 2019-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN110263199A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 洒海涛;韩炜 | 申请（专利权）人： | 君库（上海）信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/538 | 分类号： | G06F16/538;G06F16/55;G06F16/583 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201800 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的手绘草图以图搜图方法，包括将图像数据库中的图片输入边缘特征提取器获得边缘特征，再将该边缘特征输入深度特征提取器，得到一张图像的线条特征表示向量，通过图像特征持久化服务进行储存，将待搜索的图像边缘深度特征向量进行二值化压缩后缓存到以图搜图引擎中；将用户输入的手绘草图送入特征提取器，得到线条特征表示向量，用该特征向量以及所需要的最相似图片数量向以图搜图引擎进行请求，以图搜图引擎获得特征向量之后进行二值化处理，然后将该特征与缓存中的图像特征进行相似度计算，将相应请求数量的最相似的图片ID按相似度进行排序后向图像数据库进行请求，通过ID索引图片之后将结果返回给请求者。 | ||
| 搜索关键词： | 手绘草图 向量 引擎 缓存 图像数据库 边缘特征 深度特征 特征向量 图像特征 线条特征 边缘特征提取 二值化处理 特征提取器 相似度计算 结果返回 索引图片 图片输入 图像边缘 持久化 二值化 提取器 相似度 后向 排序 送入 搜索 储存 图像 压缩 学习 图片 服务 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的手绘草图以图搜图方法，其特征在于：包括以下操作步骤：S1：利用训练边缘特征提取器构建一个神经网络用于提取图像边缘，通过边缘特征数据进行训练，之后该神经网络可以作为图像边缘信息提取器提取图像的边缘的信息；S2：利用获取深度特征提取器通过训练或者直接使用预训练的深度神经网络，将其中间层的特征作为深度特征；S3：将图像数据库中的图片输入边缘特征提取器获得边缘特征，再将该边缘特征输入深度特征提取器，得到一张图像的线条特征表示向量，通过图像特征持久化服务进行储存，用图片ID进行索引；S4：通过读取图像特征持久化服务的数据，将待搜索的图像边缘深度特征向量进行二值化压缩后缓存到以图搜图引擎中；S5：进行搜索请求时，将用户输入的手绘草图送入特征提取器，得到线条特征表示向量，用该特征向量以及所需要的最相似图片数量向以图搜图引擎进行请求，以图搜图引擎获得特征向量之后进行二值化处理，然后将该特征与缓存中的图像特征进行相似度计算，将相应请求数量的最相似的图片ID按相似度进行排序后向图像数据库进行请求，通过ID索引图片之后将结果返回给请求者。
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