利用图像图自动化图像检索的制作方法

技术特征：
1.一种用于自动化图像检索的计算机系统，所述计算机系统包括：处理器，所述处理器被配置为执行指令；非瞬态计算机可读介质，包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器：从客户端设备接收用以检索与查询图像相关的图像的请求；访问图像检索图，所述图像检索图具有表示图像集并且通过边缘集而被连接的图像节点集，所述边缘集具有边缘权重，所述边缘权重表示由被连接的所述图像节点表示的所述图像之间的相似度；将所述图像节点集中的图像节点添加到图像节点的探索集，所述探索集指示具有要被探索的边缘的节点；初始化图像节点的遍历集，所述遍历集指示被连接到相关的查询结果的节点以及相关联的遍历权重，所述遍历权重用于确定是否探索图像节点；执行探索
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利用迭代直到停止条件，每次迭代包括：针对在所述探索集中的每个图像节点，标识所述图像检索图中被连接到所述图像节点的图像节点；将被连接的所述图像节点添加到所述遍历集，被连接的所述图像节点具有基于连接所述图像节点与被连接的所述节点的所述边缘权重的遍历权重；并且从所述探索集移除所述图像节点；以及针对基于所述遍历权重而被选择的所述遍历集中的至少一个图像节点，将所述图像节点添加到查询结果集和所述探索集，并且从所述遍历集中移除图像节点；向所述客户端设备返回所述查询结果集。2.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述停止条件是空的探索集或者所述查询结果集达到最大结果数目。3.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述图像检索图中的所述图像节点被连接到图像节点的子集。4.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述图像检索图被稀疏地连接。5.根据权利要求1所述的计算机系统，其中图像节点的所述探索集是有序队列。6.根据权利要求1所述的计算机系统，其中图像节点的所述遍历是由遍历权重优先级化的堆。7.根据权利要求1所述的计算机系统，其中在所述图像检索图中被连接的所述图像节点基于k
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最近邻居(k
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nn)的排名数目而被选择。8.根据权利要求1所述的计算机系统，其中在所述图像检索图中所述边缘集的所述边缘权重基于随机样本一致性(ransac)算法的内点得分。9.一种用于自动化图像检索的方法，所述方法包括：从客户端设备接收用以检索与查询图像相关的图像的请求；访问图像检索图，所述图像检索图具有表示图像集并且通过边缘集而被连接的图像节点集，所述边缘集具有边缘权重，所述边缘权重表示由被连接的所述图像节点表示的所述图像之间的相似度；将所述图像节点集中的图像节点添加到图像节点的探索集，所述探索集指示具有要被探索的边缘的节点；初始化图像节点的遍历集，所述遍历集指示被连接到相关的查询结果的节点以及相关
联的遍历权重，所述遍历权重用于确定是否探索图像节点；执行探索
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利用迭代直到停止条件，每次迭代包括：针对所述探索集中的每个图像节点，标识所述图像检索图中被连接到所述图像节点的图像节点；将被连接的所述图像节点添加到所述遍历集，被连接的所述图像节点具有基于连接所述图像节点与被连接的所述节点的所述边缘权重的遍历权重；并且从所述探索集移除所述图像节点；以及针对基于所述遍历权重而被选择的所述遍历集中的至少一个图像节点，将所述图像节点添加到查询结果集和所述探索集，并且从所述遍历集中移除图像节点；向所述客户端设备返回所述查询结果集。10.根据权利要求9所述的方法，其中所述停止条件是空的探索集或者所述查询结果集达到最大结果数目。11.根据权利要求9所述的方法，其中所述图像检索图中的所述图像节点被连接到图像节点的子集。12.根据权利要求9所述的方法，其中所述图像检索图被稀疏地连接。13.根据权利要求9所述的方法，其中图像节点的所述探索集是有序队列。14.根据权利要求9所述的方法，其中图像节点的所述遍历是由遍历权重优先级化的堆。15.根据权利要求9所述的方法，其中所述图像检索图中被连接的所述图像节点基于k
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最近邻居(k
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nn)的排名数目而被选择。16.根据权利要求9所述的方法，其中所述图像检索图中所述边缘集的所述边缘权重是基于随机样本一致性(ransac)算法的内点得分。17.一种非暂态计算机可读介质，包括计算机程序代码，所述计算机程序代码在由处理器执行时使所述处理器执行以下步骤：从客户端设备接收用以检索与查询图像相关的图像的请求；访问图像检索图，所述图像检索图具有表示图像集并且通过边缘集而被连接的图像节点集，所述边缘集具有边缘权重，所述边缘权重由被连接的所述图像节点表示的所述图像之间的相似度；将所述图像节点集中的图像节点添加到图像节点的探索集，所述探索集指示具有要被探索的边缘的节点；初始化图像节点的遍历集，所述遍历集指示被连接到相关的查询结果的节点以及相关联的遍历权重，所述遍历权重用于确定是否探索图像节点；执行探索
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利用迭代直到停止条件，每次迭代包括：针对所述探索集中的每个图像节点，标识被连接到所述图像检索图中的所述图像节点的图像节点；将被连接的所述图像节点添加到所述遍历集，被连接的所述图像节点具有基于连接所述图像节点与被连接的所述节点的所述边缘权重的遍历权重；并且从所述探索集移除所述图像节点；以及针对基于所述遍历权重而被选择的所述遍历集中的至少一个图像节点，将所述图像节点添加到查询结果集和所述探索集，并且从所述遍历集中移除图像节点；向所述客户端设备返回所述查询结果集。
18.根据权利要求17所述的非暂态计算机可读介质，其中图像节点的所述遍历是由遍历权重优先级化的堆。19.根据权利要求17所述的非暂态计算机可读介质，其中所述所述图像检索图中被连接的所述图像节点基于k
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最近邻居(k
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nn)的排名数目来被选择。20.根据权利要求17所述的非暂态计算机可读介质，其中所述图像检索图中所述边缘集的所述边缘权重是基于随机样本一致性(ransac)算法的内点得分。

技术总结
图像检索系统从图像存储库接收图像，以针对其标识相关图像。相关图像可能具有相同的环境或对象以及特征和其他特性。在图像检索图中，通过由边缘连接到其它相关图像节点的图像节点集来表示存储库中的图像，图像节点具有表示节点彼此的相似度的边缘权重。基于所接收的图像，图像遍历系统在图像检索图中标识图像并且交替地探索和遍历(也称为“利用”)具有边缘权重的图像节点。在探索步骤中，评估探索集中的图像节点，以标识被添加到图像节点的遍历集中的被连接的节点。在遍历步骤中，将遍历集中的相关节点添加到探索集和查询结果集中。的相关节点添加到探索集和查询结果集中。的相关节点添加到探索集和查询结果集中。


技术研发人员：M
受保护的技术使用者：多伦多道明银行
技术研发日：2019.10.07
技术公布日：2021/11/19