TW201322021A - 圖片搜索方法以及圖片搜索裝置 - Google Patents

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Abstract

本發明公開了一種圖片搜索方法以及圖片搜索裝置，針對圖片搜索庫中的各圖片，根據各圖片對應的描述資訊分別產生對應各圖片的標籤，並保存產生的標籤以及圖片的對應關係；在進行圖片搜索時，根據接收的圖片搜索請求，獲取該請求中包括的待搜索圖片的描述資訊，根據該描述資訊產生對應該圖片的標籤，其中，產生對應該待搜索圖片的標籤的方式與分別產生對應圖片搜索庫中的各圖片的標籤的方式相同，進一步根據保存的標籤與圖片的對應關係，確定出與該待搜索的圖片的標籤對應的圖片，並將確定出的圖片發送給圖片搜索請求的發送端。根據該技術方案實現的基於標籤的圖片搜索技術能夠利用現有的文本搜索引擎，從而提高了伺服器資源的利用率。

Description

圖片搜索方法以及圖片搜索裝置
本發明涉及網路搜索技術領域，尤其涉及一種圖片搜索方法以及圖片搜索裝置。
隨著圖片搜索技術的應用以及不斷發展，基於視覺特徵的搜索技術是目前主流的搜索技術，該搜索技術的實現需要預先建立基於視覺特徵的圖片搜索庫，具體地，圖1示出了建立基於視覺特徵的圖片搜索庫的流程示意圖，該建立過程主要包括如下步驟：
步驟101、建立特徵提取系統，該特徵提取系統中定義了需要從圖片中提取的視覺特徵範本。
步驟102、利用建立的特徵提取系統，從圖片搜索庫中的各圖片中提取視覺特徵，即將一個圖片藉由從該圖片中提取的視覺特徵來表示。
步驟103、以各圖片對應的視覺特徵為索引關鍵字，建立倒排索引，產生基於視覺特徵的圖片搜索庫。
至此，建立基於視覺特徵的圖片搜索庫的流程結束。
藉由上述步驟101至步驟103對應的流程，能夠建立基於視覺特徵的圖片搜索庫，伺服器能夠基於該圖片搜索庫進行圖片搜索，圖2示出了伺服器基於該圖片搜索庫進行圖片搜索的流程示意圖，該搜索過程主要包括如下步驟：
步驟201、伺服器接收用戶終端提交的圖片搜索請求。
該步驟201中，伺服器中包括上述基於視覺特徵的圖片搜索庫，或該伺服器能夠對上述基於視覺特徵的圖片搜索庫進行訪問。該圖片搜索請求中包括用戶請求搜索的圖片。
步驟202、伺服器從接收的圖片搜索請求包括的圖片中提取該待搜索的圖片的視覺特徵。
該步驟202中，伺服器提取該待搜索的圖片的視覺特徵的方法與建立基於視覺特徵的圖片搜索庫時從圖片中提取視覺特徵的過程相同。
步驟203、伺服器根據提取的視覺特徵，根據建立的倒排索引表，從基於視覺特徵的圖片搜索庫中搜索對應該提取的視覺特徵的圖片集合。
步驟204、伺服器將搜索結果提供給發送該圖片搜索請求的用戶終端。
至此，伺服器搜索圖片的流程結束。
藉由上述步驟201至步驟204對應的流程，伺服器能夠根據基於視覺關鍵字的圖片搜索庫向用戶終端回饋用戶請求搜索的圖片集合。
實際應用中，要採用上述基於視覺特徵的圖片搜索技術，主要基於重新建立基於視覺特徵的搜索引擎實現，而不能利用現有具備搜索功能的伺服器一般都具備的文本搜索引擎，從而不能有效地利用伺服器資源。
有鑒於此，本發明實施例提供一種圖片搜索方法以及圖片搜索裝置，採用該技術方案，能夠提高伺服器資源的利用率。
本發明實施例藉由如下技術方案實現：根據本發明實施例的一個方面，提供了一種圖片搜索方法，針對圖片搜索庫中的各圖片，根據各圖片對應的描述資訊分別產生對應各圖片的標籤，並保存產生的標籤以及圖片的對應關係；所述搜索方法包括：根據接收的圖片搜索請求，獲取所述圖片搜索請求中包括的待搜索圖片對應的描述資訊；根據所述待搜索圖片對應的描述資訊，產生對應所述待搜索圖片的標籤，其中，產生對應所述待搜索圖片的標籤的方式與分別產生對應所述圖片搜索庫中的各圖片的標籤的方式相同；根據保存的標籤與圖片的對應關係，確定出與所述待搜索的圖片的標籤對應的圖片；將確定出的所述圖片發送給所述圖片搜索請求的發送端。
根據本發明實施例的另一個方面，還提供了一種圖片搜索裝置，包括：對應關係產生單元，用於針對圖片搜索庫中的各圖片，根據各圖片對應的描述資訊分別產生對應各圖片的標籤 ，並保存產生的標籤以及圖片的對應關係；描述資訊獲取單元，用於根據接收的圖片搜索請求，獲取所述圖片搜索請求中包括的待搜索圖片對應的描述資訊；標籤產生單元，用於根據所述描述資訊獲取單元獲取的所述待搜索圖片對應的描述資訊，產生對應所述待搜索圖片的標籤，其中，產生對應所述待搜索圖片的標籤的方式與所述對應關係產生單元分別產生對應所述圖片搜索庫中的各圖片的標籤的方式相同；圖片確定單元，用於根據所述對應關係產生單元保存的標籤與圖片的對應關係，確定出與所述標籤產生單元產生的所述待搜索的圖片的標籤對應的圖片；圖片提供單元，用於將所述圖片確定單元確定出的所述圖片發送給所述圖片搜索請求的發送端。
藉由本發明實施例提供的上述至少一個技術方案，首先針對圖片搜索庫中的各圖片，根據各圖片對應的描述資訊分別產生對應各圖片的標籤，並保存產生的標籤以及圖片的對應關係；在進行圖片搜索時，首先根據接收的圖片搜索請求，獲取該圖片搜索請求中包括的待搜索圖片對應的描述資訊，然後根據該待搜索圖片對應的描述資訊，產生對應該待搜索圖片的標籤，其中，產生對應所述待搜索圖片的標籤的方式與分別產生對應所述圖片搜索庫中的各圖片的標籤的方式相同，進一步根據保存的標籤與圖片的對應關係，確定出與該待搜索的圖片的標籤對應的圖片， 並將確定出的圖片發送給圖片搜索請求的發送端。根據該技術方案，根據圖片對應的描述資訊產生的對應該圖片的標籤一般都是基於文本形式存在的，因此，基於該標籤進行圖片的搜索能夠利用現有的文本搜索引擎，從而提高了伺服器資源的利用率。
本發明的其他特徵和優點將在隨後的說明書中闡述，並且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者藉由實施本發明而瞭解。本發明的目的和其他優點可藉由在所寫的說明書、申請專利範圍、以及圖式中所特別指出的結構來實現和獲得。
為了給出提高伺服器資源的利用率的實現方案，本發明實施例提供了一種圖片搜索方法以及圖片搜索裝置，該技術方案可以應用於圖片搜索的過程，既可以實現為一種方法，也可以實現為一種裝置。以下結合說明書圖式對本發明的較佳實施例進行說明，應當理解，此處所描述的較佳實施例僅用於說明和解釋本發明，並不用於限定本發明。並且在不衝突的情況下，本發明中的實施例及實施例中的特徵可以相互組合。
實施例一
本發明實施例一提供了一種圖片搜索方法，該搜索方法可以應用於網際網路中具備資訊搜索功能的伺服器中， 以利用該伺服器的文本搜索引擎進行圖片搜索，從而提高伺服器資源的利用率。
為實現上述利用伺服器的文本搜索引擎進行圖片搜索的目的，本實施例一提供的圖片搜索方法中，需要預先針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤，以作為伺服器搜索圖片的依據，以下給出了針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的兩個較佳實施方式。
針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的較佳實施方式一
該較佳實施方式一中，主要針對圖片搜索庫中的各圖片產生標籤，並主要保存標籤和圖片的對應關係。
圖3示出了針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的流程示意圖，如圖3所示，該過程主要包括如下步驟：
步驟301、從圖片搜索庫中選擇一個圖片，並獲取該圖片對應的描述資訊。
該步驟301中，獲取的圖片的描述資訊的過程包括：確定該圖片對應的實體，並獲取該實體的描述資訊作為該圖片對應的描述資訊。具體地，圖片對應的描述資訊主要用於表徵該圖片對應的實體的屬性，該描述資訊一般包括該圖片所對應的實體的描述資訊，其中，圖片對應的實體可以包括圖片中的具體內容，例如，在電子商務領域中，圖片對應的實體一般為商品，相應地，該圖片對應的描述資訊可以包括該商品的各種描述資訊，如商品名稱、商品屬性(如實際顏色、實際大小等)、商品用途、商品所在 類目等。
步驟302、根據獲取的當前圖片對應的描述資訊，產生對應該圖片的標籤。
該步驟302中，當前圖片對應的描述資訊一般為文本形式，相應地，根據獲取的當前圖片對應的描述資訊產生的標籤也一般以文本形式存在，該標籤主要用於標識圖片對應實體的屬性特徵，實際應用中，同一標籤可能對應不同的圖片。
步驟303、保存產生的標籤和當前圖片的對應關係。
該步驟303中，保存產生的標籤和當前圖片的對應關係時，可以藉由索引的方式保存，以提高圖片的查找速度，具體地，可以以圖片搜索庫中的各圖片分別對應的標籤為索引，採用倒排索引法保存產生的標籤以及圖片的對應關係。應當理解，此處對於保存產生的標籤和當前圖片的對應關係的方式僅為舉例，實際應用中可以靈活設置該對應關係的保存方式，例如，以列表的方式保存，此處不再一一列舉。
步驟304、確定圖片搜索庫中是否還有未產生標籤的圖片，若是，返回步驟301，若否，結束流程。
該步驟304中，確定圖片搜索庫中是否還有未產生標籤的圖片，即確定該確定圖片搜索庫中是否還有未被選過的圖片。
至此，針對圖片搜索庫中的各圖片建立索引的流程結束。
藉由上述步驟301至步驟304的執行過程，能夠針對圖片搜索庫中的各圖片分別產生對應各圖片的標籤，並保存產生的標籤以及圖片的對應關係。
針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的較佳實施方式二
該較佳實施方式二中，除了針對圖片搜索庫中的各圖片產生標籤外，還進一步提取圖片的視覺特徵，在保存標籤和圖片的對應關係時還一併保存標籤與視覺特徵的對應關係，即保存針對圖片產生的標籤、該標籤對應的圖片以及從該圖片中提取的圖片特徵的對應關係。
圖4示出了針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的流程示意圖，如圖4所示，該過程主要包括如下步驟：
步驟401、從圖片搜索庫中選擇一個圖片，並獲取該圖片對應的描述資訊。
該步驟401的具體實現過程與上述步驟301的具體實現過程基本相同，此處不再詳細描述。
步驟402、根據獲取的當前圖片對應的描述資訊，產生對應該圖片的標籤。
該步驟402的具體實現過程與上述步驟302的具體實現過程基本相同，此處不再詳細描述。
步驟403、提取當前圖片的圖片特徵。
該步驟403中，提取當前圖片的圖片特徵可以根據預先設定的圖片特徵範本提取，該圖片特徵可以為圖片的視覺特徵或者其他能夠表徵圖片的資訊，如，圖片的截圖。 具體提取過程可以藉由圖片處理技術實現。
上述步驟402以及步驟403無先後執行順序，可以並行執行，也可以先執行步驟403，再執行步驟402。
步驟404、保存針對當前圖片產生的標籤、從當前圖片中提取的圖片特徵以及當前圖片的對應關係。
該步驟404中，保存針對當前圖片產生的標籤、從當前圖片中提取的圖片特徵以及當前圖片的對應關係時，可以藉由索引的方式保存，以提高圖片的查找速度，具體地，可以以圖片搜索庫中的各圖片分別對應的標籤為索引，採用倒排索引法保存針對當前圖片產生的標籤、從當前圖片中提取的圖片特徵以及當前圖片的對應關係。應當理解，此處對於保存產生的標籤和當前圖片的對應關係的方式僅為舉例，實際應用中可以靈活設置該對應關係的保存方式，例如，以列表的方式保存，此處不再一一列舉。
步驟405、確定圖片搜索庫中是否還有未產生標籤的圖片，若是，返回步驟401，若否，結束流程。
至此，針對圖片搜索庫中的各圖片建立索引的流程結束。
藉由上述步驟401至步驟405的執行過程，能夠針對圖片搜索庫中的各圖片分別產生對應各圖片的標籤以及提取各圖片的圖片特徵，並保存產生的標籤、提取的圖片特徵以及圖片的對應關係。
上述圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的較佳實施方式一以及較佳實施方式二分別對應的流程，可以由具備搜索 功能的伺服器控制執行，也可以直接由圖片搜索庫執行，或者由其他具備對圖片搜索庫具備訪問功能的實體執行。
本發明進一步針對上述圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的較佳實施方式一對應流程包括的步驟302以及較佳實施方式二對應流程包括的步驟402給出了較佳實現方式，即根據獲取的當前圖片對應的描述資訊，產生對應該圖片的標籤的較佳實現方式。圖5示出了產生與圖片對應的標籤的流程示意圖，如圖5所示，主要包括如下步驟：
步驟501、從當前圖片對應的描述資訊中提取設定類別的關鍵字。
該步驟501中，可以根據圖片所對應實體的具體類別，設置需要從獲取的描述資訊中提取的用於產生標籤的關鍵字，例如，類別為商品的實體對應的描述資訊一般包括商品名稱、商品屬性、商品用途、商品所在類目等，可以設置“商品名稱”以及“商品屬性”作為要從圖片對應的描述資訊中提取的用於產生標籤的關鍵字，提取“商品名稱”以及“商品屬性”對應的資訊。應當理解，此處對於從圖片對應的描述資訊中提取用於產生標籤的關鍵字僅為舉例，實際應用中，根據圖片對應實體的具體類型，可以設置不同的從圖片對應的描述資訊中提取用於產生標籤的關鍵字，此處不再一一贅述。
步驟502、根據提取出的關鍵字產生對應當前圖片的標籤。
該步驟502中，可以預先設定產生圖片的標籤的演算 法，並以從圖片對應的描述資訊中提取出的關鍵字為依據，產生當前圖片的標籤。實際應用中，該演算法可以靈活設置。
至此，產生與圖片對應的標籤的流程結束。
本發明實施例一進一步針對上述步驟502給出了較佳實施方式，即根據從圖片對應的描述資訊中提取出的關鍵字產生對應當前圖片的標籤的較佳實施方式。圖6示出了根據從圖片對應的描述資訊中提取出的關鍵字產生對應當前圖片的標籤的流程示意圖，如圖6所示，主要包括如下步驟：
步驟601、選擇一個從圖片對應的描述資訊中提取的關鍵字。
該步驟601中，選擇關鍵字可以從提取出的所有關鍵字中隨機選擇，也可以按照設定順序選擇。
步驟602、確定選擇出的關鍵字的類別，將該關鍵字採用設定的與其類別對應的演算法產生該關鍵字對應的標籤向量。
該步驟602中，與關鍵字的類別對應的演算法可以靈活設定，例如，將提取出的關鍵字進行歸一化處理、將該關鍵字對應的資訊進行抽樣處理等，本發明不對此進行具體限定。
步驟603、判斷從圖片對應的描述資訊中提取的每個關鍵字是否被選擇，若是，執行步驟604，若否，返回步驟601。
步驟604、根據每個關鍵字分別對應的標籤向量以及每個關鍵字的類別對應的權值，產生對應該圖片的標籤。
該步驟604中，產生對應該圖片的標籤時，可以將每個關鍵字對應的標籤向量乘以其權重，然後將各關鍵字的標籤向量和權值的乘積相加得到的和，確定為對應該圖片的標籤，也可以將各關鍵字的標籤向量和權值的乘積的平均值，確定為對應該圖片的標籤。實際應用中，根據每個關鍵字分別對應的標籤向量以及每個關鍵字的類別對應的權值，產生對應該圖片的標籤的演算法可以靈活設置，此處不再一一列舉。其中，關鍵字的類別對應的權值可以設為1，表示不對此類別進行加權。
至此，根據從圖片對應的描述資訊中提取出的關鍵字產生對應當前圖片的標籤的流程結束。
在藉由上述實施例提供的技術方案針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤並保存標籤與圖片的對應關係後，伺服器能夠基於該對應關係進行圖片搜索。圖7示出了伺服器進行圖片搜索的流程示意圖，如圖7所示，伺服器執行圖片搜索的過程主要包括：
步驟701、伺服器接收用戶終端發送的圖片搜索請求。
該步驟701中，圖片搜索請求中一般包括的用戶請求搜索的圖片(後續稱為待搜索圖片)。
步驟702、伺服器根據接收的圖片搜索請求，獲取該圖片搜索請求中包括的待搜索圖片對應的描述資訊。
該步驟702中，伺服器獲取待搜索圖片的圖片對應的描述資訊的過程與上述步驟301中獲取選擇的圖片對應的描述資訊的過程一致，此處不再贅述。
步驟703、根據獲取的待搜索圖片對應的描述資訊，產生對應該待搜索圖片的標籤。
該步驟703中，產生對應待搜索圖片的標籤的方式與上述步驟302中產生圖片搜索庫中的各圖片的標籤的方式相同，此處不再贅述。
步驟704、根據保存的標籤與圖片的對應關係，確定出與該待搜索的圖片的標籤對應的圖片。
該步驟704中，根據保存的標籤與圖片的對應關係，確定出與該待搜索的圖片的標籤對應的圖片，即根據該待搜索的圖片的標籤，搜索保存的標籤與圖片的對應關係，從中搜索到與該待搜索的圖片的標籤對應的圖片。其中，保存的標籤與圖片的對應關係，可以為藉由上述針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的較佳實施方式一保存的對應關係，也可以為藉由上述針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的較佳實施方式二保存的對應關係。
步驟705、伺服器將確定出的圖片發送給該圖片搜索請求的用戶終端。
該步驟705中，伺服器將確定出的圖片發送給用戶終端之前，可以對確定出的圖片按照設定規則進行處理，該設定規則可以靈活設置，可以由伺服器設置，也可以由用戶終端設置，例如，可以按照圖片的解析度由高到低排列 ，也可以按照圖片對應的實體的設定屬性由好到差排列等，此處不再一一列舉。
至此，伺服器進行圖片搜索的流程結束。
基於上述流程，伺服器能夠藉由待搜索圖片的標籤進行圖片搜索，由於該標籤根據圖片對應的描述資訊產生，該標籤一般為文本格式，因此可以複用現有伺服器的文本搜索引擎實現圖片搜索，從而提高了伺服器資源的利用率。
上述圖片搜索過程中，進行圖片搜索所依據的標籤與圖片的對應關係，可以藉由上述針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的較佳實施方式一產生，也可以藉由上述針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的較佳實施方式二產生。
本發明實施例一提供了一個進行圖片搜索的較佳實施方式，該較佳實施方式基於上述針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的較佳實施方式二產生的對應關係實現。圖8示出了該伺服器進行圖片搜索的又一個流程示意圖，如圖8所示，伺服器進行圖片搜索，主要包括如下步驟：
步驟801、伺服器接收用戶終端發送的圖片搜索請求。
該步驟801中，圖片搜索請求中一般包括的待搜索圖片。
步驟802、伺服器根據接收的圖片搜索請求，獲取該圖片搜索請求中包括的待搜索圖片對應的描述資訊。
該步驟802中，伺服器獲取待搜索圖片的圖片對應的 描述資訊的過程與上述步驟301中獲取選擇的圖片對應的描述資訊的過程一致，此處不再贅述。
步驟803、根據獲取的待搜索圖片對應的描述資訊，產生對應該待搜索圖片的標籤。
該步驟803中，產生對應待搜索圖片的標籤的方式與上述步驟302中產生圖片搜索庫中的各圖片的標籤的方式相同，此處不再贅述。
步驟804、伺服器從該待搜索圖片從提取圖片特徵。
該步驟804中，伺服器從該待搜索圖片從提取圖片特徵過程與上述步驟403中提取當前圖片的圖片特徵的過程一致，此處不再贅述。並且，該步驟804可以在上述步驟802或者步驟803之前執行。
步驟805、將提取出的待搜索圖片的圖片特徵，與確定出的圖片分別對應的圖片特徵進行相似度比較。
步驟806、將確定出的圖片按照與待搜索圖片的圖片特徵的相似性由高到低的順序排序。
步驟807、伺服器將確定出的圖片發送給該圖片搜索請求的用戶終端。
該步驟807的具體執行過程與上述步驟705的具體執行過程一致，此處不再贅述。
至此，伺服器進行圖片搜索的流程結束。
基於上述流程，伺服器能夠藉由待搜索圖片的標籤進行圖片搜索，由於該標籤根據圖片對應的描述資訊產生，該標籤一般為文本格式，因此可以複用現有伺服器的文本 搜索引擎實現圖片搜索，從而提高了伺服器資源的利用率。並且，由於向用戶終端回饋的搜索結果是經過相似度排序處理，因此，能夠將與用戶搜索的圖片最相關的圖片優先展示給用戶。
實施例二
本發明實施例二提供了上述實施例一所提供方案中，產生標籤的一個具體應用場景。
電子商務網站擁有大量的商品資訊庫，每個商品一般都對應文本描述資訊，該文本描述資訊與該商品的圖片具有較強的相關性，即都是針對商品的描述，可以等效認為商品的文本描述資訊即為對該商品的圖片的描述資訊。那麼，就可以用文本標籤代表圖片內容，商品圖片搜索就可以先用文本標籤檢索得到相關圖片，然後再按照圖片相似排序。
描述商品圖片的文本標籤的產生過程
商品對應的文本描述資訊(如簡要描述、關鍵字、層級類目、屬性等)，也可能包含人工審閱後添加的標籤，本實施例就從這些資訊中提取關鍵字產生文本標籤，並可以較佳地給按照文本標籤的相關性進行排序。該實施例中，一個商品的各維度的標籤形成的標籤全集張成一個向量空間，此處，所涉及的維度即上述實施例一包括的圖5的步驟501中涉及的設定類別。為便於後續描述，以下定義 如下符號：T：表示商品對應的文本標籤；T1：表示根據人工為商品添加的標籤產生的標籤；T2：表示根據商品的簡要描述中產生的標籤；T3：表示根據商品的關鍵字中產生的標籤；T4：表示根據商品的類目產生的標籤；T5：表示根據商品的屬性產生的標籤；w1、w2、w3、w4、w5分別表示T1、T2、T3、T4、T5的權重。
那麼，商品的文本標籤的計算公式為：T=w1＊T1+w2＊T2+w3＊T3+w4＊T4+w5＊T5
其中，人工為商品添加的標籤、商品的簡要描述、商品的關鍵字、商品的類目、根據商品的屬性分別對應上述步驟501中的設定類別。
圖9示出了本實施例二涉及的商品的文本標籤提取流程的示意圖，如圖9所示，商品的文本標籤提取過程，主要包括：
步驟901、人工標注錄入。
電子商務網站上的商品由於各種各樣的原因，用戶填寫的資訊不規範，機器識別常常有誤，運營過程中往往會有不少人工審閱商品資訊後給出來的標籤。把人工標籤錄入系統，作為機器自動標注的重要糾正，一個商品可能有多個標籤，按照相關性從高到低的順序錄入。並以商品ID作為唯一的索引key，標籤序列作為索引值，儲入高性 能的檢索資料結構，如Trie資料庫等。
步驟902、根據商品ID查詢人工標籤，並根據該人工標籤產生標籤T1。
該步驟902可以對應上述步驟602，具體地，人工標籤在錄入時已經按相關性從高到低排序，T1的計算公式可以為：T1=1/log(rank+1)
其中，rank表示標籤在相關性排序中的排名，根據上述公式，可以歸一化得到標籤T1。
步驟903：根據商品簡要描述產生標籤T2。
該步驟903可以對應上述步驟602，具體地，商品的簡要描述一般比較短，可以利用NLP技術對簡要描述預處理後，得到三類詞(中心詞，名詞，其他詞)，每個詞作為一個標籤，詞的重要性順序為：中心詞>名詞>其他詞，每種類型可以設置一個經驗權重。
標籤T2=類別權重＊該類別詞出現的詞頻，歸一化得到標籤T2。
步驟904、根據商品關鍵字產生標籤T3。
該步驟904可以對應上述步驟602，具體地，用戶填寫的關鍵字往往有多個，每個關鍵字一般比較短，填寫順序在統計上是按照從重要到次要的順序填寫，重要性計算公式為：1/log(rank+1)
其中，對每個關鍵字用NLP技術進行預處理，得到三 類詞(中心詞，名詞，其他詞)，每個詞作為一個標籤，詞的重要性順序為：中心詞>名詞>其他詞，每種類型有一個經驗權重。
T3=排序權重＊類別權重＊詞頻，歸一化得到標籤T3。
步驟905、根據商品類目產生標籤T4。
該步驟905可以對應上述步驟602，具體地，每個商品都屬於一個類目系統，所在類目有一個層級，從每個層級的類目名稱中提取標籤，層級重要性為越細越重要，標籤的層級重要性計算公式：1/log(grain+1),其中，粒度grain=1、2……，值越小越細。
標籤T4=層級重要性分數＊詞頻，歸一化得到標籤T4。
步驟906、根據商品屬性產生標籤T5。
該步驟906可以對應上述步驟602，具體地，商品會有很多屬性維度，每個屬性維度是一個標籤，各個標籤的重要性分數等同，歸一化得到標籤向量T5。
應當理解，上述流程中，除步驟901和步驟902存在執行順序外，步驟902至步驟906的標號僅為區分各步驟，步驟902至步驟906的執行互相獨立。
步驟907、根據各標籤產生商品的文本標籤T。
該步驟907可以對應上述步驟603，具體地，該步驟907中，可以根據上述的公式確定出T，即： T=w1＊T1+w2＊T2+w3＊T3+w4＊T4+w5＊T5
在確定出商品的標籤T後，保存標籤T和該商品的對應關係。
進一步地，在上述處理的基礎上，還可以進一步從商品圖片中提取圖片特徵，例如，利用圖片處理技術，提取圖片特徵(形狀特徵，顏色特徵，局部特徵，分散式特徵等等)，圖片特徵提取技術可參考通用的圖片處理技術。
在確定圖片對應的標籤以及提取圖片特徵後，可以保存與圖片的對應關係，即建立索引，該過程將文本標籤和圖片特徵構建到索引之中，文本標籤是作為倒排索引的鍵，圖片內容隨同商品ID作為索引的值。
本實施例中描述的文本標籤產生方法，適合於每個實體對應圖片和文本描述資訊的場景，而且文本描述資訊和圖片都集中描述某種單一概念，如在電子商務領域中，這個概念就是商品。實際應用中，用戶點擊某個圖片，系統先找到關聯的文本描述資訊，產生文本標籤，然後利用文本搜索引擎根據文本標籤檢索相關的商品，最後按照圖片相似性排序。
實施例三
本發明實施例三提供了一種圖片搜索裝置，該圖片搜索裝置可以位於搜索伺服器中，藉由在搜索伺服器中應用該圖片搜索裝置，能夠提高伺服器的資源利用率。
圖10示出了該實施例三提供的圖片搜索裝置的結構 示意圖，如圖10所示，該圖片搜索裝置主要包括：對應關係產生單元1001、描述資訊獲取單元1002、標籤產生單元1003、圖片確定單元1004以及圖片提供單元1005；其中：對應關係產生單元1001，用於針對圖片搜索庫中的各圖片，根據各圖片對應的描述資訊分別產生對應各圖片的標籤，並保存產生的標籤以及圖片的對應關係；描述資訊獲取單元1002，用於根據接收的圖片搜索請求，獲取圖片搜索請求中包括的待搜索圖片對應的描述資訊；標籤產生單元1003，用於根據描述資訊獲取單元1002獲取的待搜索圖片對應的描述資訊，產生對應待搜索圖片的標籤，其中，產生對應待搜索圖片的標籤的方式與對應關係產生單元1001分別產生對應圖片搜索庫中的各圖片的標籤的方式相同；圖片確定單元1004，用於根據對應關係產生單元1001保存的標籤與圖片的對應關係，確定出與標籤產生單元1003產生的待搜索的圖片的標籤對應的圖片；圖片提供單元1005，用於將圖片確定單元1004確定出的圖片發送給圖片搜索請求的發送端。
本發明實施例三提供的一個較佳實施方式中，圖10所示裝置包括的描述資訊獲取單元1002，具體用於根據圖片搜索請求中包括的待搜索圖片，確定待搜索圖片對應的 實體，並獲取實體的描述資訊作為待搜索圖片對應的描述資訊。
本發明實施例三提供的一個較佳實施方式中，圖10所示裝置包括的標籤產生單元1003，具體用於從待搜索圖片對應的描述資訊中提取設定類別的關鍵字，並根據提取出的關鍵字產生對應待搜索圖片的標籤。
本發明實施例三提供的一個較佳實施方式中，圖10所示裝置包括的標籤產生單元1003，具體用於針對提取出的每個設定類別的關鍵字，將該關鍵字採用設定的與其類別對應的演算法產生該關鍵字對應的標籤向量，並根據每個關鍵字分別對應的標籤向量以及每個關鍵字的類別對應的權值，產生對應待搜索圖片的標籤。
本發明實施例三提供的一個較佳實施方式中，圖10所示裝置包括的對應關係產生單元1001，具體用於以產生的對應各圖片的標籤為索引，採用倒排索引法保存產生的標籤以及圖片的對應關係。
本發明實施例三提供的一個較佳實施方式中，圖10所示裝置包括的對應關係產生單元1001，具體用於提取圖片搜索庫中的各圖片的圖片特徵，並保存產生的標籤、該標籤對應的圖片以及從該圖片中提取的圖片特徵的對應關係。
如圖11所示，本發明實施例三提供的一個較佳實施方式中，圖10所示裝置還可以進一步包括：圖片排序單元1006，用於在圖片提供單元1005將確 定出的圖片發送給圖片搜索請求的發送端之前，根據接收的圖片搜索請求，提取圖片搜索請求中包括的待搜索圖片的圖片特徵，並將提取出的待搜索圖片的圖片特徵，與確定出的圖片分別對應的圖片特徵進行相似度比較，將確定出的圖片按照與待搜索圖片的圖片特徵的相似性由高到低的順序排序。
上述各單元的功能可對應於上述實施例一中圖片搜索流程中的相應處理步驟，在此不再贅述。
本發明的實施例三所提供的圖片搜索裝置可藉由電腦程式實現。本領域技術人員應該能夠理解，上述的單元劃分方式僅是眾多單元劃分方式中的一種，如果劃分為其他單元或不劃分單元，只要圖片搜索裝置具有上述功能，都應該在本發明的保護範圍之內。
進一步地，本發明實施例三藉由的上述圖片搜索裝置還可以具備能夠實現上述實施例一中功能的各單元，此處不再一一劃分。
藉由本發明實施例提供的上述至少一個技術方案，能夠複用現有的文本搜索引擎，從而提高了伺服器資源的利用率。
本領域的技術人員應明白，本發明的實施例可提供為方法、裝置(設備)、或電腦程式產品。因此，本發明可採用完全硬體實施例、完全軟體實施例、或結合軟體和硬體方面的實施例的形式。而且，本發明可採用在一個或多個其中包含有電腦可用程式碼的電腦可用儲存媒體(包括 但不限於磁碟記憶體、CD-ROM、光學記憶體等)上實施的電腦程式產品的形式。
本發明是參照根據本發明實施例的方法、裝置(設備)和電腦程式產品的流程圖和/或方塊圖來描述的。應理解可由電腦程式指令實現流程圖和/或方塊圖中的每一流程和/或方塊、以及流程圖和/或方塊圖中的流程和/或方塊的結合。可提供這些電腦程式指令到通用電腦、專用電腦、嵌入式處理器或其他可編程資料處理設備的處理器以產生一個機器，使得藉由電腦或其他可編程資料處理設備的處理器執行的指令產生用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能的裝置。
這些電腦程式指令也可儲存在能引導電腦或其他可編程資料處理設備以特定方式工作的電腦可讀記憶體中，使得儲存在該電腦可讀記憶體中的指令產生包括指令裝置的製造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能。
這些電腦程式指令也可裝載到電腦或其他可編程資料處理設備上，使得在電腦或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生電腦實現的處理，從而在電腦或其他可編程設備上執行的指令提供用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能的步驟。
儘管已描述了本發明的較佳實施例，但本領域內的技 術人員一旦得知了基本創造性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，申請專利範圍意欲解釋為包括較佳實施例以及落入本發明範圍的所有變更和修改。顯然，本領域的技術人員可以對本發明進行各種修改和變型而不脫離本發明的精神和範圍。這樣，倘若本發明的這些修改和變型屬於本發明申請專利範圍及其等同技術的範圍之內，則本發明也意圖包含這些修改和變型在內。
1001‧‧‧對應關係產生單元
1002‧‧‧描述資訊獲取單元
1003‧‧‧標籤產生單元
1004‧‧‧圖片確定單元
1005‧‧‧圖片提供單元
1006‧‧‧圖片排序單元
圖式用來提供對本發明的進一步理解，並且構成說明書的一部分，與本發明實施例一起用於解釋本發明，並不構成對本發明的限制。在圖式中：圖1為先前技術提供的建立基於視覺特徵的圖片搜索庫的流程示意圖；圖2為先前技術提供的伺服器基於該圖片搜索庫進行圖片搜索的流程示意圖；圖3為本發明實施例一提供的一個針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的流程示意圖；圖4為本發明實施例一提供的又一個針對圖片搜索庫中的各圖片建立標籤的流程示意圖；圖5為本發明實施例一提供的產生與圖片對應的標籤的流程示意圖；圖6為本發明實施例一提供的根據從圖片對應的描述資訊中提取出的關鍵字產生對應當前圖片的標籤的流程示 意圖；圖7為本發明實施例一提供的一個伺服器進行圖片搜索的流程示意圖；圖8為本發明實施例一提供的又一個伺服器進行圖片搜索的流程示意圖；圖9為本發明實施例二提供的商品的文本標籤提取系統的結構示意圖；圖10為本發明實施例三提供的一個圖片搜索裝置的結構示意圖；圖11為本發明實施例三提供的又一個圖片搜索裝置的結構示意圖。

Claims (14)

  1. 一種圖片搜索方法，其特徵在於，針對圖片搜索庫中的各圖片，根據各圖片對應的描述資訊分別產生對應各圖片的標籤，並保存產生的標籤以及圖片的對應關係；該搜索方法包括：根據接收的圖片搜索請求，獲取該圖片搜索請求中包括的待搜索圖片對應的描述資訊；根據該待搜索圖片對應的描述資訊，產生對應該待搜索圖片的標籤，其中，產生對應該待搜索圖片的標籤的方式與分別產生對應該圖片搜索庫中的各圖片的標籤的方式相同；根據保存的標籤與圖片的對應關係，確定出與該待搜索的圖片的標籤對應的圖片；將確定出的該圖片發送給該圖片搜索請求的發送端。
  2. 如申請專利範圍第1項之方法，其中，獲取該圖片搜索請求中包括的待搜索圖片對應的描述資訊，包括：根據該圖片搜索請求中包括的待搜索圖片，確定該待搜索圖片對應的實體，並獲取該實體的描述資訊作為該待搜索圖片對應的描述資訊。
  3. 如申請專利範圍第1項之方法，其中，根據該待搜索圖片對應的描述資訊，產生對應該待搜索圖片的標籤，包括：從該待搜索圖片對應的描述資訊中提取設定類別的關鍵字，並根據提取出的關鍵字產生對應該待搜索圖片的標 籤。
  4. 如申請專利範圍第3項之方法，其中，根據提取出的關鍵字產生對應該待搜索圖片的標籤，包括：針對提取出的每個設定類別的關鍵字，將該關鍵字採用設定的與其類別對應的演算法產生該關鍵字對應的標籤向量；根據每個關鍵字分別對應的標籤向量以及每個關鍵字的類別對應的權值，產生對應該待搜索圖片的標籤。
  5. 如申請專利範圍第1項之方法，其中，保存產生的標籤以及圖片的對應關係，包括：以產生的對應各圖片的標籤為索引，採用倒排索引法保存產生的標籤以及圖片的對應關係。
  6. 如申請專利範圍第1或5項之方法，其中，保存產生的標籤以及圖片的對應關係，包括：提取該圖片搜索庫中各圖片的圖片特徵，並保存產生的標籤、該標籤對應的圖片以及從該圖片中提取的圖片特徵的對應關係。
  7. 如申請專利範圍第6項之方法，其中，將確定出的該圖片發送給該圖片搜索請求的發送端之前，還包括：根據接收的圖片搜索請求，提取該圖片搜索請求中包括的待搜索圖片的圖片特徵；並且將提取出的該待搜索圖片的圖片特徵，與確定出的該圖片分別對應的圖片特徵進行相似度比較；將確定出的該圖片按照與該待搜索圖片的圖片特徵的 相似性由高到低的順序排序。
  8. 一種圖片搜索裝置，其特徵在於，包括：對應關係產生單元，用於針對圖片搜索庫中的各圖片，根據各圖片對應的描述資訊分別產生對應各圖片的標籤，並保存產生的標籤以及圖片的對應關係；描述資訊獲取單元，用於根據接收的圖片搜索請求，獲取該圖片搜索請求中包括的待搜索圖片對應的描述資訊；標籤產生單元，用於根據該描述資訊獲取單元獲取的該待搜索圖片對應的描述資訊，產生對應該待搜索圖片的標籤，其中，產生對應該待搜索圖片的標籤的方式與該對應關係產生單元分別產生對應該圖片搜索庫中的各圖片的標籤的方式相同；圖片確定單元，用於根據該對應關係產生單元保存的標籤與圖片的對應關係，確定出與該標籤產生單元產生的該待搜索的圖片的標籤對應的圖片；圖片提供單元，用於將該圖片確定單元確定出的該圖片發送給該圖片搜索請求的發送端。
  9. 如申請專利範圍第8項之裝置，其中，該描述資訊獲取單元，具體用於根據該圖片搜索請求中包括的待搜索圖片，確定該待搜索圖片對應的實體，並獲取該實體的描述資訊作為該待搜索圖片對應的描述資訊。
  10. 如申請專利範圍第8項之裝置，其中，該標籤產生單元，具體用於從該待搜索圖片對應的描述資訊中提取 設定類別的關鍵字，並根據提取出的關鍵字產生對應該待搜索圖片的標籤。
  11. 如申請專利範圍第10項之裝置，其中，該標籤產生單元，具體用於針對提取出的每個設定類別的關鍵字，將該關鍵字採用設定的與其類別對應的演算法產生該關鍵字對應的標籤向量，並根據每個關鍵字分別對應的標籤向量以及每個關鍵字的類別對應的權值，產生對應該待搜索圖片的標籤。
  12. 如申請專利範圍第8項之裝置，其中，該對應關係產生單元，具體用於以產生的對應各圖片的標籤為索引，採用倒排索引法保存產生的標籤以及圖片的對應關係。
  13. 如申請專利範圍第8或12項之裝置，其中，該對應關係產生單元，具體用於提取圖片搜索庫中的各圖片的圖片特徵，並保存產生的標籤、該標籤對應的圖片以及從該圖片中提取的圖片特徵的對應關係。
  14. 如申請專利範圍第13項之裝置，其中，還包括：圖片排序單元，用於在該圖片提供單元將確定出的該圖片發送給該圖片搜索請求的發送端之前，根據接收的圖片搜索請求，提取該圖片搜索請求中包括的待搜索圖片的圖片特徵，並將提取出的該待搜索圖片的圖片特徵，與確定出的該圖片分別對應的圖片特徵進行相似度比較，將確定出的該圖片按照與該待搜索圖片的圖片特徵的相似性由高到低的順序排序。
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