CN108875080B - 一种图像搜索方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种图像搜索方法、装置、服务器及存储介质。所述方法包括：接收当前用户输入的初始二维图像；根据所述初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像；向所述当前用户反馈所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。可以支持用户对三维图像的搜索，从而能够提升用户的搜索体验。

Description

一种图像搜索方法、装置、服务器及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种图像搜索方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

随着计算技术的发展，全景图像、三维动画及其在虚拟现实(Virtual Reality，VR)和增强现实(Augmented Reality，AR)场景下的展示与交互代表了下一代信息展现的形态和趋势，已受到越来越多的关注。与传统类型的图像相比，上述新兴类型的图像具有连贯性、多线性、多角度、临场感、大空间、高交互、即时性、线上联动线下等优点，能够提供更加丰富的视觉效果，更具沉浸感、真实性和趣味性的视觉体验，尤其适合支持复杂环境、虚拟户外、沉浸探索、操作指导等场景下的信息展示和用户交互。

传统的互联网搜索技术主要利用文本信息对海量网页内容进行索引，随着图片、视频的大量出现以及深度神经网络技术的发展，图片搜索也得到快速发展，已成为当代搜索引擎的标配能力之一。此外，语音搜索和音乐搜索也得到长足发展。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

由于三维图像超越了二维图像的表达空间，当前的搜索引擎技术缺乏与其对应的搜索技术，使用户无法直观快捷地搜索到相关的三维图像。因此，需要通过一定的方式来尽可能地克服这一问题，但是在现有技术中还没有一种有效的解决方式。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种图像搜索方法、装置、服务器及存储介质，可以支持用户对三维图像的搜索，从而能够提升用户的搜索体验。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像搜索方法，所述方法包括：

接收当前用户输入的初始二维图像；

根据所述初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像；

向所述当前用户反馈所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

在上述实施例中，所述根据所述初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像，包括：

获取所述内容资源库中各个候选三维图像对应的图像标签和所述初始二维图像对应的图像标签；

根据各个候选三维图像对应的图像标签和所述初始二维图像对应的图像标签，在所述内容资源库中搜索所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

在上述实施例中，所述获取所述内容资源库中各个候选三维图像对应的图像标签，包括：

将各个候选三维图像划分为M个候选二维图像；其中，M为大于1的自然数；

获取各个候选三维图像中每个候选二维图像对应的图像标签和每个候选二维图像对应的投票数量；

依据每个候选二维图形对应的投票数量从各个候选二维图像对应的图像标签中选择各个候选三维图像对应的图像标签。

在上述实施例中，所述根据各个候选三维图像对应的图像标签和所述初始二维图像对应的图像标签，在所述内容资源库中搜索所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像，包括：

计算各个候选三维图像对应的图像标签和所述初始二维图像对应的图像标签的标签相似度；

将标签相似度大于预设阈值的图像标签对应的候选三维图像确定为所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

在上述实施例中，所述向所述当前用户反馈所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像，包括：

获取各个目标三维图像中每个目标二维图像对应的视觉特征信息和所述初始二维图像对应视觉特征信息；

根据各个候选三维图像中每个候选二维图像对应的视觉特征信息和所述初始二维图像对应视觉特征信息，计算各个目标三维图像中每个目标二维图像和所述初始二维图像的图像相似度；

根据各个目标三维图像中每个目标二维图像和所述初始二维图像的图像相似度，向所述当前用户反馈所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

第二方面，本发明实施例提供了一种图像搜索装置，所述装置包括：接收模块、搜索模块和反馈模块；其中，

所述接收模块，用于接收当前用户输入的初始二维图像；

所述搜索模块，用于根据所述初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像；

所述反馈模块，用于向所述当前用户反馈所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

在上述实施例中，所述搜索模块包括：获取子模块和搜索子模块；其中，

所述获取子模块，用于获取所述内容资源库中各个候选三维图像对应的图像标签和所述初始二维图像对应的图像标签；

所述搜索子模块，用于根据各个候选三维图像对应的图像标签和所述初始二维图像对应的图像标签，在所述内容资源库中搜索所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

在上述实施例中，所述获取子模块，具体用于将各个候选三维图像划分为M个候选二维图像；其中，M为大于1的自然数；获取各个候选三维图像中每个候选二维图像对应的图像标签和每个候选二维图像对应的投票数量；依据每个候选二维图形对应的投票数量从各个候选二维图像对应的图像标签中选择各个候选三维图像对应的图像标签。

在上述实施例中，所述搜索子模块，具体用于计算各个候选三维图像对应的图像标签和所述初始二维图像对应的图像标签的标签相似度；将标签相似度大于预设阈值的图像标签对应的候选三维图像确定为所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

在上述实施例中，所述反馈模块，具体用于获取各个目标三维图像中每个目标二维图像对应的视觉特征信息和所述初始二维图像对应视觉特征信息；根据各个候选三维图像中每个候选二维图像对应的视觉特征信息和所述初始二维图像对应视觉特征信息，计算各个目标三维图像中每个目标二维图像和所述初始二维图像的图像相似度；根据各个目标三维图像中每个目标二维图像和所述初始二维图像的图像相似度，向所述当前用户反馈所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

第三方面，本发明实施例提供了一种服务器，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例所述的图像搜索方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所述的图像搜索方法。

本发明实施例提出了一种图像搜索方法、装置、服务器及存储介质，先接收当前用户输入的初始二维图像；然后根据初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索初始二维图像对应的至少一个目标三维图像；最后向当前用户反馈初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。也就是说，在本发明的技术方案中，可以根据用户输入的初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。因此，和现有技术相比，本发明实施例提出的图像搜索方法、装置、服务器及存储介质，可以支持用户对三维图像的搜索，从而能够提升用户的搜索体验；并且，本发明实施例的技术方案实现简单方便、便于普及，适用范围更广。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的图像搜索方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的图像搜索方法的流程示意图；

图3为本发明实施例三提供的图像搜索方法的流程示意图；

图4为本发明实施例四提供的图像搜索装置的第一结构示意图；

图5为本发明实施例四提供的图像搜索装置的第二结构示意图；

图6为本发明实施例五提供的服务器的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的图像搜索方法的流程示意图。如图1所示，图像搜索方法可以包括以下步骤：

S101、接收当前用户输入的初始二维图像。

在本发明的具体实施例中，服务器可以接收当前用户输入的初始二维图像。具体地，当前用户可以通过预先设置的输入方式将初始二维图像输入到服务器中，例如，当前用户可以将初始二维图像导入到服务器中。因此，服务器可以接收当前用户输入的初始二维图像。

S102、根据初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

在本发明的具体实施例中，服务器可以根据初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。具体地，服务器可以先获取内容资源库中各个候选三维图像对应的图像标签和初始二维图像对应的图像标签；然后根据各个候选三维图像对应的图像标签和初始二维图像对应的图像标签，在内容资源库中搜索初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

S103、向当前用户反馈初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

在本发明的具体实施例中，若服务器根据初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索到初始二维图像对应的至少一个目标三维图像，则服务器可以向当前用户反馈初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。具体地，服务器可以先获取各个目标三维图像中每个目标二维图像对应的视觉特征信息和初始二维图像对应视觉特征信息；然后根据各个候选三维图像中每个候选二维图像对应的视觉特征信息和初始二维图像对应视觉特征信息，计算各个目标三维图像中每个目标二维图像和初始二维图像的图像相似度；最后根据各个目标三维图像中每个目标二维图像和初始二维图像的图像相似度，向当前用户反馈初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

本发明实施例提出的图像搜索方法，先接收当前用户输入的初始二维图像；然后根据初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索初始二维图像对应的至少一个目标三维图像；最后向当前用户反馈初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。也就是说，在本发明的技术方案中，可以根据用户输入的初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。因此，和现有技术相比，本发明实施例提出的图像搜索方法，可以支持用户对三维图像的搜索，从而能够提升用户的搜索体验；并且，本发明实施例的技术方案实现简单方便、便于普及，适用范围更广。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的图像搜索方法的流程示意图。如图2所示，图像搜索方法可以包括：

S201、接收当前用户输入的初始二维图像。

在本发明的具体实施例中，服务器可以接收当前用户输入的初始二维图像。具体地，当前用户可以通过预先设置的输入方式将初始二维图像输入到服务器中，例如，当前用户可以将初始二维图像导入到服务器中。因此，服务器可以接收当前用户输入的初始二维图像。

S202、获取内容资源库中各个候选三维图像对应的图像标签和初始二维图像对应的图像标签。

在本发明的具体实施例中，服务器可以获取内容资源库中各个候选三维图像对应的图像标签和初始二维图像对应的图像标签。具体地，服务器可以将各个候选三维图像划分为M个候选二维图像；其中，M为大于1的自然数；然后获取各个候选三维图像中每个候选二维图像对应的图像标签和每个候选二维图像对应的投票数量；再依据每个候选二维图形对应的投票数量从各个候选二维图像对应的图像标签中选择各个候选三维图像对应的图像标签。另外，服务器可以通过图片猜词等方式获取初始二维图像对应的图像标签。

S203、根据各个候选三维图像对应的图像标签和初始二维图像对应的图像标签，在内容资源库中搜索初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

在本发明的具体实施例中，服务器可以根据各个候选三维图像对应的图像标签和初始二维图像对应的图像标签，在内容资源库中搜索初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。具体地，服务器可以计算各个候选三维图像对应的图像标签和初始二维图像对应的图像标签的标签相似度；然后将标签相似度大于预设阈值的图像标签对应的候选三维图像确定为初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

S204、向当前用户反馈初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

在本发明的具体实施例中，若服务器根据初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索到初始二维图像对应的至少一个目标三维图像，则服务器可以向当前用户反馈初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。具体地，服务器可以先获取各个目标三维图像中每个目标二维图像对应的视觉特征信息和初始二维图像对应视觉特征信息；然后根据各个候选三维图像中每个候选二维图像对应的视觉特征信息和初始二维图像对应视觉特征信息，计算各个目标三维图像中每个目标二维图像和初始二维图像的图像相似度；最后根据各个目标三维图像中每个目标二维图像和初始二维图像的图像相似度，向当前用户反馈初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

本发明实施例提出的图像搜索方法，先接收当前用户输入的初始二维图像；然后根据初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索初始二维图像对应的至少一个目标三维图像；最后向当前用户反馈初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。也就是说，在本发明的技术方案中，可以根据用户输入的初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。因此，和现有技术相比，本发明实施例提出的图像搜索方法，可以支持用户对三维图像的搜索，从而能够提升用户的搜索体验；并且，本发明实施例的技术方案实现简单方便、便于普及，适用范围更广。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的图像搜索方法的流程示意图。如图3所示，图像搜索方法可以包括：

S301、接收当前用户输入的初始二维图像。

在本发明的具体实施例中，服务器可以接收当前用户输入的初始二维图像。具体地，当前用户可以通过预先设置的输入方式将初始二维图像输入到服务器中，例如，当前用户可以将初始二维图像导入到服务器中。因此，服务器可以接收当前用户输入的初始二维图像。

S302、获取内容资源库中各个候选三维图像对应的图像标签和初始二维图像对应的图像标签。

在本发明的具体实施例中，服务器可以获取内容资源库中各个候选三维图像对应的图像标签和初始二维图像对应的图像标签。具体地，服务器可以将各个候选三维图像划分为M个候选二维图像；其中，M为大于1的自然数；然后获取各个候选三维图像中每个候选二维图像对应的图像标签和每个候选二维图像对应的投票数量；再依据每个候选二维图形对应的投票数量从各个候选二维图像对应的图像标签中选择各个候选三维图像对应的图像标签。另外，服务器可以通过图片猜词等方式获取初始二维图像对应的图像标签。

S303、计算各个候选三维图像对应的图像标签和初始二维图像对应的图像标签的标签相似度。

在本发明的具体实施例中，服务器可以计算各个候选三维图像对应的图像标签和初始二维图像对应的图像标签的标签相似度。具体地，假设内容资源库中包括N个候选三维图像，分别为：候选三维图像1、候选三维图像2、…、候选三维图像N；其中，N为大于等于1的自然数。在本发明的具体实施例中，服务器在获取到候选三维图像1对应的图像标签、候选三维图像2对应的图像标签、…、候选三维图像N对应的图像标签之后，服务器可以分别计算候选三维图像1对应的图像标签、候选三维图像2对应的图像标签、…、候选三维图像N对应的图像标签和初始二维图像对应的图像标签的标签相似度。

S304、将标签相似度大于预设阈值的图像标签对应的候选三维图像确定为初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

在本发明的具体实施例中，服务器可以将标签相似度大于预设阈值的图像标签对应的候选三维图像确定为初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。具体地，假设，候选三维图像1对应的图像标签和初始二维图像对应的图像标签的标签相似度大于预设阈值，在本步骤中，服务器可以将候选三维图像1确定为初始二维图像对应的目标三维图像。

S305、向当前用户反馈初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

在本发明的具体实施例中，若服务器根据初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索到初始二维图像对应的至少一个目标三维图像，则服务器可以向当前用户反馈初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。具体地，服务器可以先获取各个目标三维图像中每个目标二维图像对应的视觉特征信息和初始二维图像对应视觉特征信息；然后根据各个候选三维图像中每个候选二维图像对应的视觉特征信息和初始二维图像对应视觉特征信息，计算各个目标三维图像中每个目标二维图像和初始二维图像的图像相似度；最后根据各个目标三维图像中每个目标二维图像和初始二维图像的图像相似度，向当前用户反馈初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

本发明实施例提出的图像搜索方法，先接收当前用户输入的初始二维图像；然后根据初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索初始二维图像对应的至少一个目标三维图像；最后向当前用户反馈初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。也就是说，在本发明的技术方案中，可以根据用户输入的初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。因此，和现有技术相比，本发明实施例提出的图像搜索方法，可以支持用户对三维图像的搜索，从而能够提升用户的搜索体验；并且，本发明实施例的技术方案实现简单方便、便于普及，适用范围更广。

实施例四

图4为本发明实施例四提供的图像搜索装置的第一结构示意图。如图4所示，本发明实施例所述的图像搜索装置可以包括：接收模块401、搜索模块402和反馈模块403；其中，

所述接收模块401，用于接收当前用户输入的初始二维图像；

所述搜索模块402，用于根据所述初始二维图像在预先设置的内容资源库中搜索所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像；

所述反馈模块403，用于向所述当前用户反馈所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

图5为本发明实施例四提供的图像搜索装置的第二结构示意图。如图5所示，所述搜索模块402包括：获取子模块4021和搜索子模块4022；其中，

所述获取子模块4021，用于获取所述内容资源库中各个候选三维图像对应的图像标签和所述初始二维图像对应的图像标签；

所述搜索子模块4022，用于根据各个候选三维图像对应的图像标签和所述初始二维图像对应的图像标签，在所述内容资源库中搜索所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

进一步的，所述获取子模块4021，具体用于将各个候选三维图像划分为M个候选二维图像；其中，M为大于1的自然数；获取各个候选三维图像中每个候选二维图像对应的图像标签和每个候选二维图像对应的投票数量；依据每个候选二维图形对应的投票数量从各个候选二维图像对应的图像标签中选择各个候选三维图像对应的图像标签。

进一步的，所述搜索子模块4022，具体用于计算各个候选三维图像对应的图像标签和所述初始二维图像对应的图像标签的标签相似度；将标签相似度大于预设阈值的图像标签对应的候选三维图像确定为所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

进一步的，所述反馈模块403，具体用于获取各个目标三维图像中每个目标二维图像对应的视觉特征信息和所述初始二维图像对应视觉特征信息；根据各个候选三维图像中每个候选二维图像对应的视觉特征信息和所述初始二维图像对应视觉特征信息，计算各个目标三维图像中每个目标二维图像和所述初始二维图像的图像相似度；根据各个目标三维图像中每个目标二维图像和所述初始二维图像的图像相似度，向所述当前用户反馈所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

上述图像搜索装置可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例提供的图像搜索方法。

实施例五

图6为本发明实施例五提供的服务器的结构示意图。图6示出了适于用来实现本发明实施方式的示例***器的框图。图6显示的服务器12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，服务器12以通用计算设备的形式表现。服务器12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，***存储器28，连接不同***组件(包括***存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，***总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及***组件互连(PCI)总线。

服务器12典型地包括多种计算机***可读介质。这些介质可以是任何能够被服务器12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

***存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机***可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。服务器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机***存储介质。仅作为举例，存储***34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图6未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图6中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

服务器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该服务器12交互的设备通信，和/或与使得该服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，服务器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与服务器12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合服务器12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。

处理单元16通过运行存储在***存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的图像搜索方法。

实施例六

本发明实施例六提供了一种计算机存储介质。

本发明实施例的计算机可读存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (6)

1.一种图像搜索方法，其特征在于，所述方法包括：

接收当前用户输入的初始二维图像；其中，所述初始二维图像至少包括与其对应的图像标签；

将各个候选三维图像划分为M个候选二维图像；其中，M为大于1的自然数；

获取各个候选三维图像中每个候选二维图像对应的图像标签和每个候选二维图像对应的投票数量；依据每个候选二维图形对应的投票数量从各个候选二维图像对应的图像标签中选择各个候选三维图像对应的图像标签；并获取所述内容资源库中所述初始二维图像对应的图像标签；计算各个候选三维图像对应的图像标签和所述初始二维图像对应的图像标签的标签相似度；

将标签相似度大于预设阈值的图像标签对应的候选三维图像确定为所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像；其中，所述目标三维图像包括但不限于：全景图像、动画图像、虚拟现实图像或者增强现实图像；

获取各个目标三维图像中每个目标二维图像对应的视觉特征信息和所述初始二维图像对应视觉特征信息；根据每个目标二维图像对应的视觉特征信息和所述初始二维图像对应视觉特征信息，计算各个目标三维图像中每个目标二维图像和所述初始二维图像的图像相似度；根据各个目标三维图像中每个目标二维图像和所述初始二维图像的图像相似度，向所述当前用户反馈所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个目标三维图像中每个目标二维图像和所述初始二维图像的图像相似度，向所述当前用户反馈所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像，包括：

根据各个目标三维图像中每个目标二维图像和所述初始二维图像的图像相似度，获取图像相似度大于预先设置的图像相似度阈值的至少一个目标三维图像，向所述当前用户反馈所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

3.一种图像搜索装置，其特征在于，所述装置包括：接收模块、搜索模块和反馈模块；其中，

所述接收模块，用于接收当前用户输入的初始二维图像；其中，所述初始二维图像至少包括与其对应的图像标签；

所述搜索模块，用于将各个候选三维图像划分为M个候选二维图像；其中，M为大于1的自然数；获取各个候选三维图像中每个候选二维图像对应的图像标签和每个候选二维图像对应的投票数量；依据每个候选二维图形对应的投票数量从各个候选二维图像对应的图像标签中选择各个候选三维图像对应的图像标签；计算各个候选三维图像对应的图像标签和所述初始二维图像对应的图像标签的标签相似度；将标签相似度大于预设阈值的图像标签对应的候选三维图像确定为所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像；其中，所述目标三维图像包括但不限于：全景图像、动画图像、虚拟现实图像或者增强现实图像；

所述反馈模块，用于获取各个目标三维图像中每个目标二维图像对应的视觉特征信息和所述初始二维图像对应视觉特征信息；根据每个目标二维图像对应的视觉特征信息和所述初始二维图像对应视觉特征信息，计算各个目标三维图像中每个目标二维图像和所述初始二维图像的图像相似度；根据各个目标三维图像中每个目标二维图像和所述初始二维图像的图像相似度，向所述当前用户反馈所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于：

所述反馈模块，具体用于根据各个目标三维图像中每个目标二维图像和所述初始二维图像的图像相似度，获取图像相似度大于预先设置的图像相似度阈值的至少一个目标三维图像，向所述当前用户反馈所述初始二维图像对应的至少一个目标三维图像。

5.一种服务器，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至2中任一项所述的图像搜索方法。

6.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至2中任一项所述的图像搜索方法。

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