[发明专利]图片检索方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了图片检索方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：若用户模式是用户账户登录模式，判断用户账号登录模式对应的用户账号是否设置有用户职业标签；若用户账号登录模式对应的用户账号设置有用户职业标签，将用户职业标签转化为标签词向量；通过卷积神经网络模型对待检索图片进行特征提取，得到对应的图片特征向量；根据标签词向量定位目标图片库，在其中获取与图片特征向量之间的近似度超出近似度阈值的图片，以组成检索结果；将检索结果推送至待检索图片对应的上传端。该方法实现了结合用户的实际职业来确定检索的图片库，以作为待检索图片的近似图片的获取来源，无需与海量的图片都进行比对，从而提高了检索效率。

技术领域

本发明涉及图像匹配技术领域，尤其涉及一种图片检索方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，用户在检索图片时，一般是在图片搜索引擎中直接上传图片，以搜索相同或相似的图片。但是在根据上传的图片检索获得结果图像时，是根据搜索引擎来进行检索，也就是需要将上传的图片与服务器中海量的图片进行比对，以获取初步的结果图像，这就导致在获取结果图像时所需比对时间较长。

发明内容

本发明实施例提供了一种图片检索方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中上传图片进行检索时需要将上传的图片与服务器中海量的图片进行比对，以获取初步的结果图像，这就导致在获取结果图像时所需比对时间较长的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种图片检索方法，其包括：

接收用户所上传的待检索图片，判断用户模式是否为用户账户登录模式；

若用户模式是用户账户登录模式，判断用户账号登录模式对应的用户账号是否设置有用户职业标签；

若用户账号登录模式对应的用户账号设置有用户职业标签，将所述用户职业标签转化为标签词向量；

通过卷积神经网络模型对所述待检索图片进行特征提取，得到对应的图片特征向量，将所述标签词向量与所述图片特征向量进行组合得到图片特征向量集；

根据所述图片特征向量集中所述标签词向量定位目标图片库，在所述目标图片库中获取与所述图片特征向量之间的近似度超出预设近似度阈值的图片以组成检索结果；以及

将所述检索结果推送至所述待检索图片对应的上传端。

第二方面，本发明实施例提供了一种图片检索装置，其包括：

用户模式判断单元，用于接收用户所上传的待检索图片，判断用户模式是否为用户账户登录模式；

职业标签判断单元，用于若用户模式是用户账户登录模式，判断用户账号登录模式对应的用户账号是否设置有用户职业标签；

标签词向量获取单元，用于若用户账号登录模式对应的用户账号设置有用户职业标签，将所述用户职业标签转化为标签词向量；

第一特征向量提取单元，用于通过卷积神经网络模型对所述待检索图片进行特征提取，得到对应的图片特征向量，将所述标签词向量与所述图片特征向量进行组合得到图片特征向量集；

目标库检索单元，用于根据所述图片特征向量集中所述标签词向量定位目标图片库，在所述目标图片库中获取与所述图片特征向量之间的近似度超出预设近似度阈值的图片以组成检索结果；以及

检索结果发送单元，用于将所述检索结果推送至所述待检索图片对应的上传端。

第三方面，本发明实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的图片检索方法。