[发明专利]一种目标对象的档案搜索方法及相关装置有效
| 申请号: | 202111237448.1 | 申请日: | 2021-10-25 |
| 公开(公告)号: | CN113688271B | 公开(公告)日: | 2023-05-16 |
| 发明(设计)人: | 徐子绚;周明伟;陈立力 | 申请(专利权)人: | 浙江大华技术股份有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/583 | 分类号: | G06F16/583 |
| 代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 张洁 |
| 地址: | 310053 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 目标 对象 档案 搜索 方法 相关 装置 | ||
本申请公开了一种目标对象的档案搜索方法及相关装置,本申请实施例根据属于同一目标对象的第二图像构建该目标对象的档案,并根据该档案中每一第二图像的属性确定该档案的档案属性标签。进行档案搜索时,根据用户输入的携带搜索对象的第一图像或待搜索的属性内容进行特征识别,从而确定搜索对象的至少一个目标属性,基于该目标属性对档案属性标签进行检索,确定包含全部目标属性的档案属性标签所对应的档案,以供用户从中选定搜索对象档案。上述检索方式无需对档案库中的全部图像进行特征比对,仅需根据预先建立的档案属性标签进行检索即可获得包含搜索对象全部特征的档案。由此降低对内存空间的占用,并提高检索效率。
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,特别涉及一种目标对象的档案搜索方法及相关装置。
背景技术
随着科技的发展,人脸聚类技术愈加成熟。该技术多应用于对目标对象的档案检索。相关技术中针对人像库中的海量图像,多通过人脸聚类技术将属于同一目标的多张图像归属与一类,并以此建档。对未确定身份的目标对象进行档案查询时,可通过输入该目标对象的图像或特征属性,对档案库中存储的图像集进行全面检索,通过特征比对的方式获取相似度高的检索结果。
现有的档案检索方法可概括为以图搜当和属性检索,这两种方式均需要根据用户输入的待搜索图像或属性标签确定图像特征,并将图像特征全量拉入到内存。通过与已存储的图像进行特征比对,将相似度高于相似度阈值的图像输出给用户。这种对已存储图像进行全面检索的方式对内存空间的占用较大,且耗时较长。
发明内容
本申请实施例提供一种目标对象的档案搜索方法及相关装置,通过从用户输入的搜索信息中提取搜索对象的目标属性,基于该目标属性对预先建立的档案属性标签进行检索以获得包含搜索对象全部特征的档案。降低对内存空间的占用,并提高检索效率。
第一方面,本申请实施例提供了一种目标对象的档案搜索方法,所述方法包括:
获取搜索信息,并根据所述搜索信息确定搜索对象的至少一个目标属性;其中,所述目标属性至少包括所述搜索对象的服饰款式或服饰颜色,所述搜索信息为携带所述搜索对象的第一图像或待搜索属性;
基于所述目标属性对档案库中的档案属性标签进行比对,根据对比结果确定包含全部目标属性的档案属性标签;其中,档案库中的每一档案内均包含至少一张携带目标对象的第二图像,且每一档案对应唯一目标对象,所述档案属性标签为所述第二图像包含所述目标对象的属性的集合,所述第二图像的属性是由预先训练的多头注意力模型确定的;
确定所述档案属性标签对应的档案,并将所述档案输出展示,以供用户从中选定搜索对象档案。
本申请实施例根据属于同一目标对象的第二图像构建该目标对象的档案,并根据该档案中每一第二图像的属性确定该档案的档案属性标签。其中,第二图像的属性是通过预先训练的多头注意力模型确定的。在进行档案搜索时,根据用户输入的携带搜索对象的第一图像或待搜索的属性内容进行特征识别,从而确定搜索对象的至少一个目标属性,进一步的,根据该目标属性对档案属性标签进行检索,确定包含全部目标属性的档案属性标签所对应的档案,以供用户从中选定搜索对象档案。上述检索方式无需对档案库中的全部图像进行特征比对,仅需根据预先建立的档案属性标签进行检索即可获得包含搜索对象全部特征的档案。由此降低对内存空间的占用,并提高检索效率。
在一些可能的实施例中,所述根据所述搜索信息确定搜索对象的至少一个目标属性,包括:
若所述搜索信息为所述第一图像,则将所述第一图像输入所述多头注意力模型中,并根据输出结果确定所述第一图像包含的目标属性;或,
若所述搜索信息为所述待搜索属性,则将所述待搜索属性的属性内容作为所述目标属性。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大华技术股份有限公司,未经浙江大华技术股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111237448.1/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





