[发明专利]一种图像检索方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种图像检索方法，其特征在于，包括：

获取查询图像；

基于预先训练的深度神经网络，确定所述查询图像的目标特征；其中，所述深度神经网络为根据各个样本图像，以及各个样本图像对应的能够形成目标特征的预定特征训练得到的；

获取多个待检索图像的目标特征；

计算所述查询图像的目标特征与各个待检索图像的目标特征的相似度；

根据计算得到的相似度，从所述多个待检索图像中确定所述查询图像对应的检索图像；

所述预定特征为感兴趣区域特征，所述目标特征为感兴趣区域特征汇聚成的特征；

所述基于预先训练的深度神经网络，确定所述查询图像的目标特征的步骤，包括：

将所述查询图像输入预先训练的第一深度神经网络中，得到所述查询图像的目标感兴趣区域，其中，所述第一深度神经网络为根据各个样本图像，以及各个样本图像对应的感兴趣区域训练得到的；

将所述目标感兴趣区域输入预先训练的第二深度神经网络中，得到所述目标感兴趣区域的目标感兴趣区域特征，其中，所述第二深度神经网络为根据各个感兴趣区域，以及各个感兴趣区域对应的感兴趣区域特征训练得到的；

将所述目标感兴趣区域特征汇聚成所述查询图像的目标特征；

所述将所述查询图像输入预先训练的第一深度神经网络中，得到所述查询图像的目标感兴趣区域的步骤，包括：

将所述查询图像输入预先训练的第一深度神经网络中，利用所述第一深度神经网络对所述查询图像进行操作，得到与所述查询图像同等大小或者保持宽高比的下采样尺度的特征图；并对所述特征图进行阈值化处理和形态学操作，得到所述查询图像的目标感兴趣区域；其中，所述特征图中每个位置的值表示对应输入的查询图像原始位置的辨识能力；所述目标感兴趣区域的数量为多个；

所述目标感兴趣区域输入预先训练的第二深度神经网络中，得到所述目标感兴趣区域的目标感兴趣区域特征的步骤，包括：

根据所述目标感兴趣区域内对应的辨识能力，计算所述目标感兴趣区域的辨识能力评分；将所述辨识能力评分、所述目标感兴趣区域和所述查询图像输入预先训练的第二深度神经网络，利用预先训练的第二深度神经网络根据所述目标感兴趣区域和所述目标感兴趣区域的辨识能力，对所述目标感兴趣区域进行特征提取，得到所述目标感兴趣区域的特征；

所述将所述目标感兴趣区域特征汇聚成所述查询图像的目标特征的步骤，包括：

将多个不同的目标感兴趣区域对应的不同目标感兴趣区域特征汇聚成所述查询图像的目标特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个待检索图像对应的目标特征的步骤，包括：

获取保存在预设数据库的、所述多个待检索图像的目标特征；

或者，

基于所述预先训练的深度神经网络，确定所述多个待检索图像的目标特征。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据计算得到的相似度，从所述多个待检索图像中确定所述查询图像对应的检索图像，包括：

对计算得到的相似度进行排序，并根据排序所得到的结果，从所述多个待检索图像中确定所述查询图像对应的检索图像；

或者，

将所述多个待检索图像中的目标待检索图像，确定为所述查询图像对应的检索图像，其中，所述目标待检索图像为所对应相似度大于预定相似度阈值的待检索图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到所述查询图像的目标感兴趣区域之后，所述方法还包括：

输出所述目标感兴趣区域的位置信息。