本發(fā)明涉及海量數(shù)據(jù)搜索
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是指一種圖像搜索方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：目前，圖像檢索和查詢方法主要是基于文本的圖像檢索技術(shù)和基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)?；谖谋镜膱D像檢索技術(shù)通過(guò)人工對(duì)視頻中的圖像文字進(jìn)行標(biāo)注，再用關(guān)鍵字來(lái)進(jìn)行檢索，這種技術(shù)不僅耗時(shí)耗力，而且文字標(biāo)注具有一定的主觀性，很難反映圖像中的完整內(nèi)容?；趦?nèi)容的圖像檢索技術(shù)克服了主觀的不足，它根據(jù)查找圖像的特征信息，在圖像庫(kù)中找出與之相似的圖像。目前市面上主流的基于內(nèi)容的圖像檢索方式，一般來(lái)說(shuō)都是針對(duì)圖像建模后存儲(chǔ)它的模型值，當(dāng)發(fā)起以圖搜圖請(qǐng)求時(shí)全局化比對(duì)所有的模型值，找出相似度最高的1張或N張圖像，但對(duì)于海量圖像數(shù)據(jù)搜索情況，耗時(shí)較長(zhǎng)，即時(shí)間復(fù)雜度較高，并且每次比對(duì)沒(méi)有算法介入，單純依靠暴力比對(duì)方式。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的是提供一種圖像搜索方法，包括：發(fā)起搜圖請(qǐng)求，對(duì)源圖像進(jìn)行建模，以生成所述源圖像的二進(jìn)制模型值；在隊(duì)列群中隨機(jī)選擇一個(gè)隊(duì)列為基準(zhǔn)隊(duì)列，將所述源圖像的二進(jìn)制模型值與所述基準(zhǔn)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的二進(jìn)制模型值對(duì)比，得到基準(zhǔn)相似度；所述隊(duì)列群包括以圖像庫(kù)中每個(gè)圖像分別為基準(zhǔn)圖像的相似度隊(duì)列，所述相似度隊(duì)列的第一元素為基準(zhǔn)圖像的地址，之后的每個(gè)元素包括基準(zhǔn)圖像與圖像庫(kù) 中其他圖像的相似度及所述其他圖像的地址，每個(gè)所述相似度隊(duì)列中元素按相似度降序排列；以所述基準(zhǔn)隊(duì)列為中心，向左右兩邊對(duì)比，直到出現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)隊(duì)列，使所述源圖像的二進(jìn)制模型值與所述目標(biāo)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的目標(biāo)相似度大于等于所述基準(zhǔn)相似度，且沿對(duì)比方向上，大于所述源圖像的二進(jìn)制模型值與下一個(gè)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的二進(jìn)制模型值的相似度；將包括所述目標(biāo)隊(duì)列前N個(gè)元素中記錄的圖像作為結(jié)果圖像集返回。其中，所述結(jié)果圖像集還包括第一隊(duì)列和第二隊(duì)列各自的前N個(gè)元素中記錄的圖像，所述第一隊(duì)列和第二隊(duì)列為向左右兩邊對(duì)比時(shí)，各自的基準(zhǔn)圖像的二進(jìn)制模型值與所述源圖像的二進(jìn)制模型值的相似度僅次于所述目標(biāo)相似度的兩個(gè)隊(duì)列。其中，所述N為10～20。其中，在確定所述目標(biāo)隊(duì)列之后，返回所述結(jié)果集之前，還包括：對(duì)所述結(jié)果圖像集中的圖像，按其二進(jìn)制模型值與所述源圖像的二進(jìn)制模型值相似度由高到低排序。其中，在發(fā)起搜圖請(qǐng)求之前還包括建立隊(duì)列群的步驟，該步驟包括：讀取圖像庫(kù)中的每個(gè)圖像，并計(jì)算每個(gè)圖像的二進(jìn)制模型值；以每個(gè)圖像分別為基準(zhǔn)圖像，根據(jù)二進(jìn)制模型值計(jì)算該基準(zhǔn)圖像與其他圖像的相似度；建立該基準(zhǔn)圖像的所述相似度隊(duì)列，所述相似度隊(duì)列中元素按相似度降序排列。本發(fā)明還提供了一種圖像搜索系統(tǒng)，包括：請(qǐng)求發(fā)起單元，用于發(fā)起搜圖請(qǐng)求，對(duì)源圖像進(jìn)行建模，以生成所述源圖像的二進(jìn)制模型值；基準(zhǔn)隊(duì)列確認(rèn)單元，用于在隊(duì)列群中隨機(jī)選擇一個(gè)隊(duì)列為基準(zhǔn)隊(duì)列，將所述源圖像的二進(jìn)制模型值與所述基準(zhǔn)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的二進(jìn)制模型值對(duì)比，得到基準(zhǔn)相似度；所述隊(duì)列群包括以圖像庫(kù)中每個(gè)圖像分別為基準(zhǔn)圖像 的相似度隊(duì)列，所述相似度隊(duì)列的第一元素為基準(zhǔn)圖像的地址，之后的每個(gè)元素包括基準(zhǔn)圖像與圖像庫(kù)中其他圖像的相似度及所述其他圖像的地址，每個(gè)所述相似度隊(duì)列中元素按相似度降序排列；目標(biāo)隊(duì)列確認(rèn)單元，用于以所述基準(zhǔn)隊(duì)列為中心，向左右兩邊對(duì)比，直到出現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)隊(duì)列，使所述源圖像的二進(jìn)制模型值與所述目標(biāo)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的目標(biāo)相似度大于等于所述基準(zhǔn)相似度，且沿對(duì)比方向上，大于所述源圖像的二進(jìn)制模型值與下一個(gè)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的二進(jìn)制模型值的相似度；結(jié)果返回單元，將包括所述目標(biāo)隊(duì)列前N個(gè)元素中記錄的圖像作為結(jié)果圖像集返回。其中，所述結(jié)果圖像集還包括第一隊(duì)列和第二隊(duì)列各自的前N個(gè)元素中記錄的圖像，所述第一隊(duì)列和第二隊(duì)列為向左右兩邊對(duì)比時(shí)，各自的基準(zhǔn)圖像的二進(jìn)制模型值與所述源圖像的二進(jìn)制模型值的相似度僅次于所述目標(biāo)相似度的兩個(gè)隊(duì)列。其中，所述N為10～20。其中，還包括：結(jié)果排序單元，對(duì)所述結(jié)果圖像集中的圖像，按其二進(jìn)制模型值與所述源圖像的二進(jìn)制模型值相似度由高到低排序。其中，還包括隊(duì)列群建立單元，所述隊(duì)列群建立單元包括：二進(jìn)制模型計(jì)算單元，用于讀取圖像庫(kù)中的每個(gè)圖像，并計(jì)算每個(gè)圖像的二進(jìn)制模型值；相似度計(jì)算單元，用于以每個(gè)圖像分別為基準(zhǔn)圖像，根據(jù)二進(jìn)制模型值計(jì)算該基準(zhǔn)圖像與其他圖像的相似度；相似度隊(duì)列建立單元，用于建立該基準(zhǔn)圖像的所述相似度隊(duì)列，所述相似度隊(duì)列中元素按相似度降序排列。本發(fā)明的圖像搜索方法通過(guò)隨機(jī)選定一個(gè)基準(zhǔn)隊(duì)列，以基準(zhǔn)隊(duì)列為中心向左右查找，直到找到某個(gè)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像與源圖像的相似度為以基準(zhǔn)隊(duì)列為中心的局部區(qū)域的第一個(gè)峰值，這樣不必將源圖像與圖像庫(kù)中的圖像進(jìn)行比較，極大地減小了比較次數(shù)，減少了時(shí)間復(fù)雜度。由于目標(biāo)隊(duì)列中的元素 是按與目標(biāo)隊(duì)列中基準(zhǔn)圖像的相似度由高到低的順序排列，源圖像與目標(biāo)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的相似度較高，那么也與排在目標(biāo)隊(duì)列前面的元素中記錄的圖像的相似度較高，因此只需要返回包括目標(biāo)隊(duì)列前N個(gè)元素中記錄的圖像即可。附圖說(shuō)明圖1是本發(fā)明實(shí)施例的一種圖像搜索方法流程圖；圖2是本發(fā)明實(shí)施例的另一種圖像搜索方法流程圖；圖3是本發(fā)明實(shí)施例中在搜索圖像前建立圖像相似度隊(duì)列的流程圖；圖4是本發(fā)明實(shí)施例的一種圖像搜索系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖5是本發(fā)明實(shí)施例的另一種圖像搜索系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖6是本發(fā)明實(shí)施例的又一種圖像搜索系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖7是圖6中隊(duì)列群建立單元具體結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。本發(fā)明實(shí)施例的圖像搜索方法如圖1所示，包括：步驟S110，發(fā)起搜圖請(qǐng)求，對(duì)源圖像進(jìn)行建模，以生成所述源圖像的二進(jìn)制模型值。步驟S120，在隊(duì)列群中隨機(jī)選擇一個(gè)隊(duì)列為基準(zhǔn)隊(duì)列，將所述源圖像的二進(jìn)制模型值與所述基準(zhǔn)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的二進(jìn)制模型值對(duì)比，得到基準(zhǔn)相似度。所述隊(duì)列群包括以圖像庫(kù)中每個(gè)圖像分別為基準(zhǔn)圖像的相似度隊(duì)列(每個(gè)圖像都對(duì)應(yīng)一個(gè)相似度隊(duì)列)，相似度隊(duì)列的第一元素為基準(zhǔn)圖像的地址，之后的每個(gè)元素包括基準(zhǔn)圖像與圖像庫(kù)中其他圖像的相似度及其他圖像的地址，每個(gè)相似度隊(duì)列中元素按相似度降序排列。例如：圖像A的相似度隊(duì)列如下表1所示：表1圖像的相似度隊(duì)列圖像A地址圖像A與B對(duì)比相似度及圖像B地址圖像A與C對(duì)比相似度及圖像C地址…………………………………………圖像A與N對(duì)比相似度及圖像N地址圖像A與圖像B(即圖像A的二進(jìn)制模型值與圖像B的二進(jìn)制模型值的相似度)的相似度最大，其次是圖像A與圖像C的相似度，依次向后，圖像A與圖像N的相似度最小。根據(jù)相似的隊(duì)列中每個(gè)元素中圖像地址可以找到每個(gè)圖像的二進(jìn)制模型值，同時(shí)也能找到每個(gè)圖像對(duì)應(yīng)的相似度隊(duì)列。步驟S130，以所述基準(zhǔn)隊(duì)列為中心，向左右兩邊對(duì)比，直到出現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)隊(duì)列，使所述源圖像的二進(jìn)制模型值與所述目標(biāo)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的目標(biāo)相似度大于等于所述基準(zhǔn)相似度，且沿對(duì)比方向上，大于所述源圖像的二進(jìn)制模型值與下一個(gè)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的二進(jìn)制模型值的相似度。其中，“左右”為邏輯上的左右，實(shí)際指以存儲(chǔ)基準(zhǔn)隊(duì)列的存儲(chǔ)單元為中心，左邊為以該中心向存儲(chǔ)隊(duì)列群的存儲(chǔ)區(qū)域的起始單元方向，右邊則為以該中心向存儲(chǔ)隊(duì)列群的存儲(chǔ)區(qū)域的結(jié)尾單元方向。本步驟實(shí)質(zhì)是找出以基準(zhǔn)隊(duì)列為中心的局部區(qū)域中，相似度隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像與源圖像的相似度峰值。例如：隊(duì)列a為基準(zhǔn)隊(duì)列，其基準(zhǔn)相似度為70％，分別向左向右對(duì)比，若左邊的隊(duì)列b的基準(zhǔn)圖像與源圖像的相似度為75％，右邊的隊(duì)列c的基準(zhǔn)圖像與源圖像的相似度為60％，繼續(xù)向兩邊對(duì)比，若左邊的隊(duì)列d的基準(zhǔn)圖像與源圖像的相似度為72％，那么隊(duì)列b為目標(biāo)隊(duì)列，即b的基準(zhǔn)圖像與源圖像的相似度為局部區(qū)域的峰值。當(dāng)然基準(zhǔn)隊(duì)列也可能是目標(biāo)隊(duì)列，例如：若左邊的隊(duì)列b的基準(zhǔn)圖像與源圖像的相似度為65％，右邊的隊(duì)列c的基準(zhǔn)圖像與源圖像的相似度為60％。步驟S140，將包括所述目標(biāo)隊(duì)列前N個(gè)元素中記錄的圖像作為結(jié)果圖像集返回。本實(shí)施例的圖像搜索方法通過(guò)隨機(jī)選定一個(gè)基準(zhǔn)隊(duì)列，以基準(zhǔn)隊(duì)列為中心向左右查找，直到找到某個(gè)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像與源圖像的相似度為以基準(zhǔn)隊(duì)列為中心的局部區(qū)域的第一個(gè)峰值，這樣不必將源圖像與圖像庫(kù)中的圖像進(jìn)行比較，極大地減小了比較次數(shù)，減少了時(shí)間復(fù)雜度。由于目標(biāo)隊(duì)列中的元 素是按與目標(biāo)隊(duì)列中基準(zhǔn)圖像的相似度由高到低的順序排列，源圖像與目標(biāo)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的相似度較高，那么也與排在目標(biāo)隊(duì)列前面的元素中記錄的圖像的相似度較高，因此只需要返回包括目標(biāo)隊(duì)列前N個(gè)元素中記錄的圖像即可。步驟S110中，根據(jù)源圖像中的每個(gè)像素的特性(如：顏色、灰度及明暗)及像素點(diǎn)之間的關(guān)系生成一串包括0和1的二進(jìn)制串，即二進(jìn)制模型。對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)特性進(jìn)行分析，且查找這些像素點(diǎn)之間的關(guān)系，不同類(lèi)型的圖像有不同的計(jì)算方式。以人臉為例，人的雙眼間距、眼球大小等都是生成二進(jìn)制值的基礎(chǔ)。由于不同的圖像的像素特性存在差異，因此會(huì)生成不同的二進(jìn)制串，但是相似的圖像，相同位置的像素特性也很相似，因此生成的二進(jìn)制串很接近，即相同位上的數(shù)字大都相同。為了確保結(jié)果集的準(zhǔn)確性，所述結(jié)果圖像集還包括第一隊(duì)列和第二隊(duì)列各自的前N個(gè)元素中記錄的圖像，所述第一隊(duì)列和第二隊(duì)列為向左右兩邊對(duì)比時(shí)，各自的基準(zhǔn)圖像的二進(jìn)制模型值與所述源圖像的二進(jìn)制模型值的相似度僅次于所述目標(biāo)相似度的兩個(gè)隊(duì)列。其中，N可以取值為10～20。如圖2所示，在確定所述目標(biāo)隊(duì)列之后，返回所述結(jié)果集之前，即步驟S130和步驟S140之間還包括：步驟S135，對(duì)所述結(jié)果圖像集中的圖像，按其二進(jìn)制模型值與所述源圖像的二進(jìn)制模型值相似度由高到低排序。這樣當(dāng)N很大時(shí)不用在其中進(jìn)行挑選，可以直接選擇相似度最高的目標(biāo)圖像。本實(shí)施例中，在發(fā)起搜圖請(qǐng)求之前還包括建立隊(duì)列群的步驟，即預(yù)處理步驟，隊(duì)列群建立后便存儲(chǔ)起來(lái)，不用每次搜圖時(shí)都重新建立隊(duì)列群。該預(yù)處理步驟如圖3所示，包括：步驟S310，讀取圖像庫(kù)中的每個(gè)圖像，并計(jì)算每個(gè)圖像的二進(jìn)制模型值。其中，計(jì)算二進(jìn)制模型值的方式與上述步驟S110中計(jì)算源圖像的二進(jìn)制模型值的方式相同。步驟S320，以每個(gè)圖像分別為基準(zhǔn)圖像，根據(jù)二進(jìn)制模型值計(jì)算該基準(zhǔn)圖像與其他圖像的相似度。步驟S330，建立該基準(zhǔn)圖像的所述相似度隊(duì)列，所述相似度隊(duì)列中元素按相似度降序排列，即建立如上述表1中的相似度隊(duì)列。本發(fā)明還提供了一種圖像搜索系統(tǒng)，如圖4所示，包括：請(qǐng)求發(fā)起單元410，用于發(fā)起搜圖請(qǐng)求，對(duì)源圖像進(jìn)行建模，以生成所述源圖像的二進(jìn)制模型值；基準(zhǔn)隊(duì)列確認(rèn)單元420，用于在隊(duì)列群中隨機(jī)選擇一個(gè)隊(duì)列為基準(zhǔn)隊(duì)列，將所述源圖像的二進(jìn)制模型值與所述基準(zhǔn)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的二進(jìn)制模型值對(duì)比，得到基準(zhǔn)相似度；所述隊(duì)列群包括以圖像庫(kù)中每個(gè)圖像分別為基準(zhǔn)圖像的相似度隊(duì)列，所述相似度隊(duì)列的第一元素為基準(zhǔn)圖像的地址，之后的每個(gè)元素包括基準(zhǔn)圖像與圖像庫(kù)中其他圖像的相似度及所述其他圖像的地址，每個(gè)所述相似度隊(duì)列中元素按相似度降序排列；目標(biāo)隊(duì)列確認(rèn)單元430，用于以所述基準(zhǔn)隊(duì)列為中心，向左右兩邊對(duì)比，直到出現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)隊(duì)列，使所述源圖像的二進(jìn)制模型值與所述目標(biāo)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的目標(biāo)相似度大于等于所述基準(zhǔn)相似度，且沿對(duì)比方向上，大于所述源圖像的二進(jìn)制模型值與下一個(gè)隊(duì)列的基準(zhǔn)圖像的二進(jìn)制模型值的相似度；結(jié)果返回單元440，將包括所述目標(biāo)隊(duì)列前N個(gè)元素中記錄的圖像作為結(jié)果圖像集返回。其中，為了確保結(jié)果集的準(zhǔn)確性，所述結(jié)果圖像集還包括第一隊(duì)列和第二隊(duì)列各自的前N個(gè)元素中記錄的圖像，所述第一隊(duì)列和第二隊(duì)列為向左右兩邊對(duì)比時(shí)，各自的基準(zhǔn)圖像的二進(jìn)制模型值與所述源圖像的二進(jìn)制模型值的相似度僅次于所述目標(biāo)相似度的兩個(gè)隊(duì)列。所述N可以取值為10～20。如圖5所示，該系統(tǒng)還包括：結(jié)果排序單元450，對(duì)所述結(jié)果圖像集中的圖像，按其二進(jìn)制模型值與所述源圖像的二進(jìn)制模型值相似度由高到低排序。這樣當(dāng)N很大時(shí)不用在其中進(jìn)行挑選，可以直接選擇相似度最高的目標(biāo)圖像。如圖6所示，該系統(tǒng)還包括隊(duì)列群建立單元460，所述隊(duì)列群建立單元460包括：二進(jìn)制模型計(jì)算單元710，用于讀取圖像庫(kù)中的每個(gè)圖像，并計(jì)算每個(gè)圖像的二進(jìn)制模型值；相似度計(jì)算單元720，用于以每個(gè)圖像分別為基準(zhǔn)圖像，根據(jù)二進(jìn)制模型值計(jì)算該基準(zhǔn)圖像與其他圖像的相似度；相似度隊(duì)列建立單元730，用于建立該基準(zhǔn)圖像的所述相似度隊(duì)列，所述相似度隊(duì)列中元素按相似度降序排列。以上實(shí)施方式僅用于說(shuō)明本發(fā)明，而并非對(duì)本發(fā)明的限制，有關(guān)
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下，還可以做出各種變化和變型，因此所有等同的技術(shù)方案也屬于本發(fā)明的范疇，本發(fā)明的專(zhuān)利保護(hù)范圍應(yīng)由權(quán)利要求限定。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3