[发明专利]一种基于感性认知的图像检索结果排序方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像搜索技术领域，尤其涉及一种基于感性认知的图像检索结果排序方法。

背景技术

目前市场上存在几个典型的搜索引擎，包括百度、Google、搜狐的搜狗和微软的Bing。上述搜索引擎面向文本，适合各种用户，且已经基本占领了文本搜索的市场。

但是文本搜索引擎也具有某些不足和缺陷。当人们要搜索某些无法确切描述的内容时，或者需要搜素的内容含有主观概念，又或者需要搜索和已知格式的数据(音频、视频、图像、3D网格等各种多媒体数据)很类似的结果时，文本搜索就显示了它的不足。为此，市场上出现了一些基于图像的搜索引擎。

基于图像的搜索引擎需要输入样例图，然后从数据库中查找和样例图的图像特征相似的结果。比如，www.tinyeye.com，www.like.com就是基于图像检索(记为CBIR：Content Based Image Retrieval)的例子。大部分基于图像的搜索引擎以图像内容理解和模式识别等技术为基础，且面向各种各种的图像。

现有的CBIR具有以下不足之处：对于服饰类的CBIR系统，现有的应用仅仅依靠图像的视觉特征进行检索，而没有考虑人们在现实中的购买环境，缺乏真实体验感。另外，现有系统中的图像数据都相对比较统一，数据量也不多。

随着互联网上各类数据的爆炸式增长，人们寻找目标产品所需的时间越来越多。另外，虽然存在各种功能强大的文本搜索引擎，但对于服饰类产品，用户常常无法利用文字准确描述需求。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于感性认知的图像检索结果排序方法。本发明利用样图描述用户的需求，在基于图像内容的理解上，帮助用户快速寻找到目标产品(主要是服饰类产品)。

本发明主要基于图像的客观特征和主观感性认知对图像结果进行排序。在对图像理解的基础上，提取图像特征，取得相似度，并基于用户体验对显示方式进行布局。这种方式不但能及时找到用户的目标产品，而且能给用户极大的视觉冲击，积极引导用户进入购物环节。这是文本检索无法实现的，是一种新型的电子导购平台。

为了建立这样一种方便直观的智能导购平台，本发明采取以下步骤作为技术方案。

1)首先，建立含有大量图像的原始数据库。

为了建立图像数据库，需要利用网络爬虫去各种含有服饰类图像的网站抓取原始数据。

2)针对库中的每张图像，获取图像中目标所在的精确区域，记为MASK区域(掩膜区域：记为MASK)。

为了获取MASK区域，需要开发一种半自动的目标定位子系统，用于确定服饰在图像中的大概位置，并在此基础上利用图像分割技术获得准确的区域。

3)根据每张图像的MASK区域获取各种图像特征。

针对服饰类图像，能用于特征表述的参数有颜色、形状、纹理和图案等。不同种类的衣服可能需要获取不同的特征。比如T恤不需要形状特征，但需要图案特征。

4)建立含有图像和特征数据的综合数据库。

整个数据库由原始图像数据库和特征数据库组成。为了方便存储和访问，需要将图像数据和特征数据分段存储。库中每新增一张图像，都需要提取其特征，并将其存入特征数据库。每删除一张图像，需要同时删除原始图像和其特征数据。

5)搭建B/S结构平台，向用户提供基于样例图的检索服务。

综合数据库放在服务器，客户端建立一个入口平台，方便用户上传图像，或者从库中选择图像作为样例图进行检索。服务器端根据图像的颜色、形状、局部图案等特征，按照相似性返回数据库中与样例图比较接近的系列图像，最终检索结果显示在客户端。

6)检索结果图中，根据感知相似度对结果进行排序。

基于样图检索得到的结果图列表中，按照布局方式，以客观特征(颜色特征、形状或图案特征等)和主观特征(产品风格等)的相似性进行结果图的展示。结果图中同时含有商品价格、相应网络商家链接等信息。单击结果图，将可以该张结果图作为输入图进行新一轮的检索。

本发明的有益效果是：作为一种新型的电子购物引导平台，在文本无法准确表达的情况下，结合主观特征和客观特征的图像相似性可以更快、更准确地找到目标商品。用户可在该平台上更好地展示自己的购物需求，减少商品的查找时间，更加高效地促成网络商品交易。同时，本发明将促进新型电子购物平台的发展，使中国电子商务网络平台更加多元化。

附图说明

图1是系统框架图；

图2是颜色特征提取流程图；