[发明专利]图像检索方法、装置、设备和介质

说明书

本申请实施例公开了一种图像检索方法、装置、设备和介质，涉及智能搜索技术。其中，该方法包括：利用预设神经网络模型，提取待检索图像的全局特征和局部特征，以及提取待召回图像的全局特征和局部特征；通过待检索图像和待召回图像之间的全局特征匹配和局部特征匹配，确定候选图像集合；通过对待检索图像和候选图像集合中的候选图像进行局部特征验证，从候选图像集合中确定检索结果。本申请实施例可以提高针对大量数据库图像的情况下图像检索的准确率，同时保证检索效率。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术，具体涉及智能搜索技术，尤其涉及一种图像检索方法、装置、设备和介质。

背景技术

图像检索是指在一定数据量的图像库中，找到和用户请求图像(或称为待检索图像)上的物体完全相同的图像结果，或者找到和用户请求图像完全相同的图像。目前，图像检索比较常见的方案包括：基于图像特征描述子提取图像特征的检索方法，以及利用卷积神经网络模型提取图像的全局特征，用于图像检索的方法。

然而，利用图像特征描述子提取图像特征，通常适用于图像之间的角度和光照变化不是非常大的情况，并且当图像数量较大时，检索效率以及准确率均得不到保证；基于卷积神经网络模型的现有图像检索方法，虽然检索效率比较高，但是检索准确性并不理想。

发明内容

本申请实施例公开一种图像检索方法、装置、设备和介质，以提高针对大量数据库图像的情况下图像检索的准确率，同时保证检索效率。

第一方面，本申请实施例公开了一种图像检索方法，包括：

利用预设神经网络模型，提取待检索图像的全局特征和局部特征，以及提取待召回图像的全局特征和局部特征；

通过所述待检索图像和所述待召回图像之间的全局特征匹配和局部特征匹配，确定候选图像集合；

通过对所述待检索图像和所述候选图像集合中的候选图像进行局部特征验证，从所述候选图像集合中确定检索结果。

第二方面，本申请实施例还公开了一种图像检索装置，包括：

特征提取模块，用于利用预设神经网络模型，提取待检索图像的全局特征和局部特征，以及提取待召回图像的全局特征和局部特征；

特征匹配模块，用于通过所述待检索图像和所述待召回图像之间的全局特征匹配和局部特征匹配，确定候选图像集合；

检索结果确定模块，用于通过对所述待检索图像和所述候选图像集合中的候选图像进行局部特征验证，从所述候选图像集合中确定检索结果。

第三方面，本申请实施例还公开了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如本申请实施例任一所述的图像检索方法。

第四方面，本申请实施例还公开了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本申请实施例任一所述的图像检索方法。

根据本申请实施例的技术方案，通过在图像检索过程中，利用预设神经网络模型同时提取图像的全局特征和局部特征，根据图像全局特征和局部特征得到初步的图像检索结果，然后通过引入图像局部特征校验，得到最终的图像检索结果，解决了现有图像检索的准确率较低的问题，提高了针对大量数据库图像的情况下图像检索的准确率，同时保证了检索效率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明