[发明专利]图像检索方法、商标检索方法、电子设备以及存储介质

说明书

本发明提供一种图像检索方法、商标检索方法、电子设备以及存储介质。其中，图像检索方法包括：获取待检索的目标图像；提取目标图像的全局特征组合；基于全局特征组合，在数据库中检索得到与目标图像相匹配的多个检索图像；提取目标图像的第一局部特征组合，以及检索图像的第二局部特征组合；基于第一局部特征组合以及第二局部特征组合，对多个检索图像进行排序，以得到检索结果。以此能够提高检索结果准确率。

技术领域

本发明涉及图像检索技术领域，尤其是涉及一种图像检索方法、商标检索方法、电子设备以及存储介质。

背景技术

早期的图像检索技术都是基于文本的，根据图片的名称去搜索对应的图片，这种方法需要大量的人工事先对图像库中每张图像进行命名，工作量巨大、可拓展性差。为了解决上述问题，基于内容的图像检索应运而生，它利用计算机对图像进行分析，建立图像特征的向量描述并存入图像特征库，当用户输入一张查询图像时，用相同的特征提取方法提取查询图像的特征表示，然后在某种相似性度量准则下计算查询特征表示到特征库中各个特征的相似性大小，最后按相似性大小进行排序并顺序输出对应的图片。基于内容的图像检索技术将图像内容的表达和相似性度量交给计算机进行自动的处理，克服了采用文本进行图像检索所面临的缺陷，并且充分发挥了计算机长于计算的优势，大大提高了检索的效率，为海量图像库的检索开启了新的大门。但是这种方式在排序时时常会出现相似度较大的图像排列在前方，而相似度较小的图像排列在后方，使得检索结果不够准确。

发明内容

本发明提供一种图像检索方法、商标检索方法、电子设备以及存储介质，能够提高检索结果准确率。

为解决上述技术问题，本发明提供的第一个技术方案为：提供一种图像检索方法，方法包括：获取待检索的目标图像；提取目标图像的全局特征组合；基于全局特征组合，在数据库中检索得到与目标图像相匹配的多个检索图像；提取目标图像的第一局部特征组合，以及检索图像的第二局部特征组合；基于第一局部特征组合以及第二局部特征组合，对多个检索图像进行排序，以得到检索结果。

其中，基于第一局部特征组合以及第二局部特征组合，对多个检索图像进行排序，以得到检索结果的步骤，包括：将每一第二局部特征组合中的子特征与第一局部特征组合中的子特征进行比较，以统计每一局部特征组合中与第一局部特征组合中子特征匹配的子特征的数量；基于数量对多个检索图像进行排序，以得到检索结果。

其中，基于数量对多个检索图像进行排序，以得到检索结果的步骤，包括：根据数量按照依次递减的方式将数量对应的检索图像进行重新排序，以得到检索结果。

其中，将每一第二局部特征组合中的子特征与第一局部特征组合中的子特征进行比较的步骤，包括：利用随机采样一致(RANdom SAmple Consensus，PANSAN)特征匹配算法将每一第二局部特征组合中的子特征与第一局部特征组合中的子特征进行比较。

其中，提取目标图像的全局特征组合的步骤包括：利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)算法提取目标图像的全局特征组合。

其中，利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)算法提取目标图像的全局特征组合的步骤，包括：利用卷积层对目标图像进行特征提取，进而得到全局子特征组合；利用池化层对全局子特征组合进行处理，进而得到全局特征组合。

其中，提取目标图像的第一局部特征组合，以及检索图像的第二局部特征组合的步骤，包括：利用尺度不变特征变换(Scale invariant feature Transform，SIFT)算法提取目标图像的第一局部特征组合，以及利用尺度不变特征变换(Scale invariant featureTransform，SIFT)算法提取检索图像的第二局部特征组合。