圖像檢索方法及裝置

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201811533583.9 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN109299306B 公開(kāi)（公告）日 2021-09-07
申請(qǐng)公布號(hào) CN109299306B 申請(qǐng)公布日 2021-09-07
分類(lèi)號(hào) G06F16/53;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張勇;朱立松 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 央視國(guó)際網(wǎng)絡(luò)無(wú)錫有限公司
代理機(jī)構(gòu) 常州佰業(yè)騰飛專(zhuān)利代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 顧翰林
地址 214000 江蘇省無(wú)錫市震澤路18號(hào)國(guó)家軟件園金牛座D棟3、5、6層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種圖像檢索方法及裝置，其中，該圖像檢索方法中包括：S10構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；S20使用訓(xùn)練集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行第一次訓(xùn)練；S30從訓(xùn)練集中任意挑選相似的兩幅圖像作為輸入，使用鄰分量最小化方法和反向傳播算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行第二次訓(xùn)練，將圖像的特征向量分為第一級(jí)特征向量和第二級(jí)特征向量；S40將需要查詢(xún)的待檢索圖像輸入該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到待檢索圖像的第一級(jí)特征向量和第二級(jí)特征向量；S50通過(guò)計(jì)算待檢索圖像的第一級(jí)特征向量與數(shù)據(jù)庫(kù)中圖像之間的距離，在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找到與待檢索圖像相似的圖像，大大加快了圖像搜索過(guò)程中的匹配速度，同時(shí)提高了搜索的精度，不依賴(lài)技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行手工設(shè)計(jì)就能獲得非常好的性能。