[发明专利]一种基于索引的快速人脸检索系统应用

说明书

本发明涉及一种基于索引的快速人脸检索系统应用，包括人脸图片存储方法、以及人脸图片检索方法，采用全新逻辑设计，具有大数据承载能力，能够支持百亿级的数据规模；而且特征维度高，能够更好的进行语义表征；不仅如此，整个设计在实际应用中，响应时间快，具备更快的检索速率。

技术领域

本发明涉及一种基于索引的快速人脸检索系统应用，属于海量人脸技术领域。

背景技术

随着社交网站的流行，互联网中图像、视频等非结构化数据每天都在以惊人的速度增长。针对包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中方便、快速、准确地查询并检索到用户所需的或感兴趣的图像，成为信息检索领域研究的热点。现有的人脸图像检索技术，主要有基于文本的图像检索技术和基于内容的图像检索技术两种。

基于文本的图像检索技术，采用人工标注的方式对人脸图像特征进行表征。在大规模的人脸图像检索过程中，首先提取出图像描述的关键字信息，之后利用倒排索引技术对关键字信息建立索引。用户在进行人脸图片检索时，需要对待查图片的关键信息进行描述，然后将提取的描述信息与倒排索引表中的关键字信息进行匹配，以此查询出近似的图片数据。

基于内容的图像检索技术，利用计算机视觉技术对人脸图像特征进行分析和提取，并将提取的特征数据进行入库。当用户进行查询操作时，采用相同的特征提取方法对图像提取特征，然后利用计算特征差异，最后根据特征差异的大小进行排序，并根据预设的阈值输出满足要求的图片。

基于文本的图像检索技术在标注时需要人手工处理，使得这种方式只能适用于小规模的图像数据检索，而对于海量的图像数据这种方式显得捉襟见肘。而且在进行图像标注时具有很强的主观性，受到标注者的认知水平、言语使用以及主观判断等的影响使得标注的准确性和完整性很难得到保证。

基于内容的图像检索技术对于提取特征的好坏有着较高的要求，如果特征无法很好地表征或有效的区别于其他图像，则很有可能导致检索失败。而且现阶段提取的图像特征多为高维特征，在进行特征比对时需要占用大量的时间和资源，性能较低。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于索引的快速人脸检索系统应用，通过对高维特征的量化和编码，减少高维特征的存储空间；同时构建特征索引加速特征的比对和检索过程，从而满足了数据量大、特征维度高、检索时间快的需求。

本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种基于索引的快速人脸检索系统应用，包括人脸图片特征存储方法，人脸图片存储方法包括如下步骤：

步骤A1.提取获得待存储人脸图片所对应的人脸特征数据，然后进入步骤A2；

步骤A2.基于预设各个聚类中心，针对待存储人脸图片人脸特征数据进行层次聚类，获得待存储人脸图片人脸特征数据所对应的聚类，以及针对待存储人脸图片分配唯一标识索引ID，然后进入步骤A3；

步骤A3.针对待存储人脸图片所对应的人脸特征数据进行哈希编码转化，获得待存储人脸图片人脸特征数据所对应的特征哈希数据，然后进入步骤A4；

步骤A4.将待存储人脸图片的唯一标识索引ID，与待存储人脸图片人脸特征数据所对应的特征哈希数据进行关联，并存储于内存数据库中、待存储人脸图片人脸特征数据所对应聚类的存储区域，然后进入步骤A5；

步骤A5.将待存储人脸图片存入磁盘数据库中，并将待存储人脸图片唯一标识索引ID、待存储人脸图片所对应人脸特征数据、待存储人脸图片人脸特征数据所对应聚类、以及待存储人脸图片存储路径四者进行关联，存储于磁盘数据库中。

作为本发明的一种优选技术方案，还包括人脸图片检索方法，包括如下步骤：

步骤B1.提取获得待检索人脸图片所对应的人脸特征数据，然后进入步骤B2；