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1. WO2020182019 - IMAGE SEARCH METHOD, APPARATUS, DEVICE, AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM

Publication Number WO/2020/182019
Publication Date 17.09.2020
International Application No. PCT/CN2020/077586
International Filing Date 03.03.2020
IPC
G06F 16/583 2019.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
50of still image data
58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
583using metadata automatically derived from the content
CPC
G06F 16/583
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
50of still image data
58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
583using metadata automatically derived from the content
G06K 9/62
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
G06N 3/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
Applicants
  • 苏州大学 SOOCHOW UNIVERSITY [CN]/[CN]
Inventors
  • 张莉 ZHANG, Li
  • 陆鋆 LU, Jun
  • 周伟达 ZHOU, Weida
  • 王邦军 WANG, Bangjun
  • 章晓芳 ZHANG, Xiaofang
  • 屈蕴茜 QU, Yunqian
  • 赵雷 ZHAO, Lei
Agents
  • 北京集佳知识产权代理有限公司 UNITALEN ATTORNEYS AT LAW
Priority Data
201910175051.008.03.2019CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) IMAGE SEARCH METHOD, APPARATUS, DEVICE, AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ DE RECHERCHE D'IMAGE, APPAREIL, DISPOSITIF, ET SUPPORT DE STOCKAGE LISIBLE PAR ORDINATEUR
(ZH) 图像检索方法、装置、设备及计算机可读存储介质
Abstract
(EN)
Provided are an image search method, apparatus, device, and computer-readable storage medium. The method comprises: taking an image pair in an image database as an input, and taking as the loss value the distance between hash code pairs obtained by image pair mapping, and the label type and feature similarity of the image pair, using a machine learning optimization algorithm to optimize the loss value so as to train a deep hash mapping model (S101); using the deep hash mapping model, mapping to a hash code to be searched an image to be searched (S102); finding in a pre-built hash code library a target image whose difference between the Hamming distance and the hash code to be searched meets a preset condition, and outputting it as the search result of the image to be searched in the image database, the hash coding library being obtained upon mapping each image in the image database by way of the deep hash mapping model (S103). The method effectively solves the problem in the related art of the hash codes of the same type of images being too consistent, and thus achieves accurate searching of images of the same type.
(FR)
L'invention concerne un procédé de recherche d'image, un appareil, un dispositif, et un support de stockage lisible par ordinateur. Le procédé consiste à : prendre une paire d'images dans une base de données d'images en tant qu'entrée, et prendre comme valeur de perte la distance entre des paires de codes de hachage obtenues par mappage de paires d'images, et le type d'étiquette et la similitude de caractéristiques de la paire d'images, à l'aide d'un algorithme d'optimisation d'apprentissage automatique pour optimiser la valeur de perte de façon à entraîner un modèle de mappage de hachage profond (S101) ; utiliser le modèle de mappage de hachage profond, mapper un code de hachage à rechercher dans une image à rechercher (S102) ; trouver dans une bibliothèque de codes de hachage préalablement construite une image cible dont la différence entre la distance de Hamming et le code de hachage à rechercher satisfont une condition prédéfinie, et la délivrer en tant que résultat de recherche de l'image à rechercher dans la base de données d'images, la bibliothèque de codage de hachage étant obtenue lors du mappage de chaque image dans la base de données d'images au moyen du modèle de mappage de hachage profond (S103). Le procédé résout efficacement le problème dans l'état de la technique des codes de hachage du même type d'images qui sont trop homogènes, et permet ainsi d'obtenir une recherche précise d'images du même type.
(ZH)
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(S101);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(S102);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(S103)。该方法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。
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau