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申请/专利权人：书行科技(北京)有限公司

摘要：本申请提供了一种检索图像的获取方法，确定每一索引图像与查询图像的簇心相似度，根据簇心相似度确定候选索引图像，并基于图像相似度进一步从候选索引图像中确定查询图像的检索图像。可以理解的是，簇心相似度为检索图像和查询图像的相同的相似簇心的数量，该数量的计算过程，与特征向量的相似度计算相比，耗费的算力较少，并且，簇心以及相似簇心的计算过程，也比特征向量的相似度节省算力，因此，本实施例利用较少的算力得到候选索引图像。相对于现有技术，一方面，对于全部的索引图像，缩小了检索的范围。另一方面，无需针对每一索引图像和查询图像的计算图像相似度，从而大大提高了图像检索的效率。

主权项：1.一种检索图像的获取方法，其特征在于，包括：对索引图像的局部特征向量进行聚类，得到簇心向量，任一局部特征向量表征该索引图像的局部特征点的属性；获取第一相似簇心和第二相似簇心，所述第一相似簇心为与所述索引图像的每一局部特征向量距离最近的所述簇心向量，所述第二相似簇心为与查询图像的每一局部特征向量距离最近的所述簇心向量，第一相似簇心和第二相似簇心包括多个簇心向量；基于簇心相似度，确定所述查询图像的候选索引图像，所述簇心相似度为所述第一相似簇心中，与所述第二相似簇心相同的簇心向量的数量；基于图像相似度，从所述候选索引图像中确定所述查询图像的检索图像，所述图像相似度依据查询图像的第一特征参数以及索引图像的第一特征参数计算得到，所述查询图像的第一特征参数包括查询图像的每一局部特征向量最近的簇心向量的簇心编号、和局部特征向量与最近簇心向量的距离，所述索引图像的第一特征参数包括该索引图像的每一局部特征向量最近应的簇心向量的簇心编号、和局部特征向量与最近簇心向量的距离；其中，在所述基于所述图像相似度，从所述候选索引图像中确定所述查询图像的检索图像之后，还包括：依据预设条件，从所述查询图像的检索图像中确定最优检索图像，所述预设条件包括：第一条件和或第二条件；所述第一条件包括：所述检索图像与所述查询图像中包括的匹配特征点对的个数大于预设的第二阈值，所述第二条件包括：所述检索图像与所述查询图像中包括的匹配特征点对满足线性变换；任一对所述检索图像与所述查询图像中包括的匹配特征点对包括：第一特征点和第二特征点，所述第一特征点为所述检索图像中的任一特征点，所述第二特征点为所述查询图像中与所述第一特征点相匹配的特征点。

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权利要求：

百度查询： 书行科技(北京)有限公司 检索图像的获取方法、装置、设备及可读存储介质