一种图像检索方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN108491528A

    公开(公告)日:2018-09-04

    申请号:CN201810264981.9

    申请日:2018-03-28

    Applicant: 苏州大学

    Abstract: 本申请公开了一种图像检索方法、系统及装置,包括待检索图像经由整体检索模型进行分类判断,根据整体模型的分类判断结果为待检索图像选取相应的局部检索模型,待检索图像由相应的局部检索模型进行特征分析并进行哈希编码映射,得到待检索图像的哈希编码,同时,在与局部检索模型对应的目标哈希编码库中检索与待检索图像的哈希编码相似的哈希编码,最后从中选取满足相似条件的相似哈希编码集,并在图像数据库中查找到与相似哈希编码集对应的相似图像集,完成检索;本申请预先建立进行分类判断的整体检索模型,再利用整体检索模型生成局部检索模型,提高对图像的检索准确度,并建立与局部检索模型对应的目标哈希编码库,进一步的提高检索准确度。

    图像检索方法、装置、设备及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN109918532A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910175051.0

    申请日:2019-03-08

    Applicant: 苏州大学

    Abstract: 本发明实施例公开了一种图像检索方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中,方法包括以图像数据库中的图像对为输入,以图像对映射得到的哈希编码对间的距离、标签类别和图像对的特征相似度为损失值,采用机器学习优化算法优化损失值以训练得到深度哈希映射模型;将待检索图像利用深度哈希映射模型映射为待检索哈希编码;在预先构建的哈希编码库中查找与待检索哈希编码的汉明距离差值满足预设条件的目标图像,作为待检索图像在图像数据库的检索结果进行输出,哈希编码库为将图像数据库中每张图像经深度哈希映射模型映射后所得。本申请有效地解决了相关技术中同一类别图像哈希编码过于一致的问题,从而实现了同一类别图像的准确检索。

    图像检索方法、装置、设备及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN109829065A

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201910174727.4

    申请日:2019-03-08

    Applicant: 苏州大学

    Abstract: 本发明实施例公开了一种图像检索方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中,方法包括首先利用卷积层数不同的两个卷积神经网络并联构造双列卷积哈希映射模型,第一卷积神经网络与第二卷积神经网络的池化层数目、池化窗口的大小和步长均相同;该模型包含由第一卷积神经网络和第二卷积神经网络的输出并联而成的第一全连接层及作为哈希编码层的第二全连接层。将待检索图像利用双列卷积哈希映射模型映射为待检索哈希编码;在哈希编码库中查找与待检索哈希编码的汉明距离差值满足预设条件的目标图像,以作为待检索图像在图像数据库的检索结果;哈希编码库为将图像数据库中每张图像经双列卷积哈希映射模型映射后所得。本申请提高图像检索的准确率。

    图像检索方法、装置、设备及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN109918532B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN201910175051.0

    申请日:2019-03-08

    Applicant: 苏州大学

    Abstract: 本发明实施例公开了一种图像检索方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中,方法包括以图像数据库中的图像对为输入,以图像对映射得到的哈希编码对间的距离、标签类别和图像对的特征相似度为损失值,采用机器学习优化算法优化损失值以训练得到深度哈希映射模型;将待检索图像利用深度哈希映射模型映射为待检索哈希编码;在预先构建的哈希编码库中查找与待检索哈希编码的汉明距离差值满足预设条件的目标图像,作为待检索图像在图像数据库的检索结果进行输出,哈希编码库为将图像数据库中每张图像经深度哈希映射模型映射后所得。本申请有效地解决了相关技术中同一类别图像哈希编码过于一致的问题,从而实现了同一类别图像的准确检索。

    图像检索方法、装置、设备及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN109829065B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN201910174727.4

    申请日:2019-03-08

    Applicant: 苏州大学

    Abstract: 本发明实施例公开了一种图像检索方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中,方法包括首先利用卷积层数不同的两个卷积神经网络并联构造双列卷积哈希映射模型,第一卷积神经网络与第二卷积神经网络的池化层数目、池化窗口的大小和步长均相同;该模型包含由第一卷积神经网络和第二卷积神经网络的输出并联而成的第一全连接层及作为哈希编码层的第二全连接层。将待检索图像利用双列卷积哈希映射模型映射为待检索哈希编码;在哈希编码库中查找与待检索哈希编码的汉明距离差值满足预设条件的目标图像,以作为待检索图像在图像数据库的检索结果;哈希编码库为将图像数据库中每张图像经双列卷积哈希映射模型映射后所得。本申请提高图像检索的准确率。

    一种图像检索方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN108491528B

    公开(公告)日:2021-09-21

    申请号:CN201810264981.9

    申请日:2018-03-28

    Applicant: 苏州大学

    Abstract: 本申请公开了一种图像检索方法、系统及装置,包括待检索图像经由整体检索模型进行分类判断,根据整体模型的分类判断结果为待检索图像选取相应的局部检索模型,待检索图像由相应的局部检索模型进行特征分析并进行哈希编码映射,得到待检索图像的哈希编码,同时,在与局部检索模型对应的目标哈希编码库中检索与待检索图像的哈希编码相似的哈希编码,最后从中选取满足相似条件的相似哈希编码集,并在图像数据库中查找到与相似哈希编码集对应的相似图像集,完成检索;本申请预先建立进行分类判断的整体检索模型,再利用整体检索模型生成局部检索模型,提高对图像的检索准确度,并建立与局部检索模型对应的目标哈希编码库,进一步的提高检索准确度。

Patent Agency Ranking