CN107491512A - 一种基于图片识别进行内容搜索的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图片识别进行内容搜索的方法及系统，该方法包括：A1.接收终端发送的待识别的图片；A2.对所述接收的图片进行分析，根据所述图片的特征进行识别后提取关键字形成多个搜索内容；A3.根据所述多个搜索内容获取对应的多个搜索结果；A4.将所述多个搜索结果发送至终端。本发明提出一种基于图片识别进行内容搜索的方法及系统，该方法中，服务器通过对终端发送的图片进行分析后，向该终端发送用户所需搜索的内容结果列表，或者，先向用户发送提取的搜索内容列表后，根据用户选择的搜索内容进行搜索，并向用户发送搜索结果，用户无需输入文字即可进行搜索，从而使得用户搜索过程更加快速便捷，大大提高用户的搜索体验。
Description
技术领域
本发明涉及搜索技术领域，尤其涉及一种基于图片识别进行内容搜索的方法及系统。
背景技术
在互联网技术大行其道的今天，搜索引擎已经是我们普通人生活中必不可少的工具。随着文本搜索引擎技术的日臻成熟，图片搜索技术开始出现。相比于经过多年研究和实践，已经比较成熟的文本搜索，图片搜索无论在理论研究还是在工程实现上，都比较落后。就现有的图片搜索引擎的实现技术来说，可以将图片搜索引擎区分为基于文本的图片搜索引擎、基于内容的图片搜索引擎和基于语义的图片搜索引擎。基于内容的图片搜索技术将图片的视觉特征，比如颜色、纹理、形状等，作为图片的表示特征，进行匹配和查找，从而获得用户可能需要的搜索结果。
以下为现有技术中于图片搜索相关的专利文献：
如公开号为CN104866564A的专利文献公开的“图片搜索方法及装置”，该发明实施例公开了一种图片搜索方法和装置。所述图片搜索方法包括：显示图片；根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域；根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标；根据用户输入的搜索指令，基于所述搜索目标发起搜索请求。
又如公开号为CN104866565A的专利文献公开的“图片搜索方法及装置”，该发明实施例公开了一种图片搜索方法和装置。所述图片搜索方法包括：显示图片；在所述图片中进行主体识别，以确定至少一个搜索目标；根据用户输入的搜索指令，基于所述搜索目标发起搜索请求。
现有技术中，在进行图片搜索时，多为用户需要通过相关设备手动选择搜索对象或是搜索区域，搜索过程较为繁琐，用户体验感不是很好。更多的，用户期望的是当上传一张图片时，搜索系统能自动完成图片的内容提取、内容搜索以及搜索结果展示工作。
发明内容
针对上述现有技术的现状，本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于图片识别进行内容搜索的方法及系统，该方法中，服务器能自动完成图片的内容提取及搜索工作，并将搜索结果发送至用户终端，以便用户进行查看。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：
一种基于图片识别进行内容搜索的方法，包括：
A1.接收终端发送的待识别的图片；
A2.对所述接收的图片进行分析，根据所述图片的特征进行识别后提取关键字形成多个搜索内容；
A3.根据所述多个搜索内容获取对应的多个搜索结果；
A4.将所述多个搜索结果发送至终端。
进一步地，步骤A1中，所述图片为终端已保存的图片；
或者，所述图片为终端拍摄的照片。
进一步地，步骤A2具体为：
A21.服务器接收终端发送的待识别的图片后，根据卷积神经网络及大数据技术，分析所述图片中包含的多个特征；
A22.对所述多个特征进行识别后提取关键字，形成多个搜索内容；
A23.对所述多个搜索内容进行分类，并根据推荐算法对所述分类后的多个搜索内容进行搜索热度排序。
进一步地，步骤A3中，根据所述多个搜索内容获取对应的多个搜索结果后，还包括：
A31.将所述多个搜索结果按照对应的搜索内容进行分类；
A32.将所述分类后的多个搜索结果按照对应的搜索内容的搜索热度顺序进行排序。
进一步地，步骤A4中，将排序后的多个搜索结果发送至终端后，还包括：
A41.终端根据用户是否查看所述搜索结果，向服务器发送搜索结果查看反馈；
A42.服务器根据接收的搜索结果查看反馈，优化分析模型及推荐算法。
一种基于图片识别进行内容搜索的方法，包括：
B1.接收终端发送的待识别的图片；
B2.对所述接收的图片进行分析，根据所述图片的特征进行识别后提取关键字形成多个搜索内容；
B3.将所述多个搜索内容发送至终端；
B4.接收终端发送的用户选择的搜索内容，并根据所述搜索内容获取对应的搜索结果，并将所述搜索结果发送至终端。
进一步地，步骤B2具体为：
B21.服务器接收终端发送的待识别的图片后，根据卷积神经网络及大数据技术，分析所述图片中包含的多个特征；
B22.对所述多个特征进行识别后提取关键字，形成多个搜索内容；
B23.对所述多个搜索内容进行分类，并根据推荐算法对所述分类后的多个搜索内容进行搜索热度排序。
进一步地，步骤B4中，服务器根据用户选择的搜索内容，优化分析模型及推荐算法。
一种基于图片识别进行内容搜索的系统，包括：
终端，用于向服务器发送待识别的图片；用于接收服务器发送的搜索内容；用于接收服务器发送的搜索结果；用于向服务器发送用户选择的搜索内容；用于向服务器发送用户的搜索结果查看反馈；
服务器，用于接收终端发送的待识别的图片；用于对所述接收的图片进行分析，根据所述图片的特征进行识别后提取关键字形成多个搜索内容；用于向终端发送搜索内容及搜索结果。
进一步地，所述终端与所述服务器以TCP/IP协议的局域网或广域网、蓝牙、红外、WiFi、Zigbee、FM方式连接。
本发明提出一种基于图片识别进行内容搜索的方法，该方法中，服务器通过对终端发送的图片进行分析后，向该终端发送用户所需搜索的内容结果列表，或者，先向用户发送提取的搜索内容列表后，根据用户选择的搜索内容进行搜索，并向用户发送搜索结果，用户无需输入文字即可进行搜索，从而使得用户搜索过程更加快速便捷，大大提高用户的搜索体验。
附图说明
图1为本发明实施例一中一种基于图片识别进行内容搜索的方法流程图；
图2为本发明实施例二中另一种基于图片识别进行内容搜索的方法流程图；
图3为本发明实施例三中一种基于图片识别进行内容搜索的系统结构图。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
需要说明的是，在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。
在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
另外，本发明的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。例如，在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来区分发送模块，但这些发送模块不应限于这些术语。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一发送模块也可以被称为第四发送模块，类似地，第二发送模块也可以被称为第五发送模块；第三发送模块也可以被称为第六发送模块。此外还例如：第一接收模块、第二接收模块及第三接收模块。这些术语仅用来将这些功能单元彼此区分开。
在本发明中，服务器是在网络上提供、管理网络资源的一个计算机或设备。终端可为任何经由无线通道和/或经由有线通道(例如，光纤或同轴电缆)与服务器通信的数据装置。终端可具有多种名称，例如移动台、移动装置、移动单元、移动电话、远程站、远程终端机、远程单元、用户装置、用户设备、手持式装置等。
以下为本发明具体实施例。
实施例一
图1为本实施例中一种基于图片识别进行内容搜索的方法流程图，如图1所示，本实施例中一种基于图片识别进行内容搜索的方法包括：
A1.接收终端发送的待识别的图片；
本步骤中，终端将待识别的图片发送至服务器。
所述图片可以是终端从网上下载的照片，或者是终端已保存的图片；所述图片还可以是为终端即时拍摄的照片。
A2.对所述接收的图片进行分析，根据所述图片的特征进行识别后提取关键字形成多个搜索内容；
本步骤中，服务器接收终端发送的待识别的图片后，对所述图片进行分析识别，具体包括：
A21.服务器接收终端发送的待识别的图片后，根据卷积神经网络及大数据技术，分析所述图片中包含的多个特征；
卷积神经网络(CNN)是一种特殊的深层的神经网络模型，主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。卷积网络较一般神经网络在图像处理方面有如下优点：a)输入图像和网络的拓扑结构能很好的吻合；b)特征提取和模式分类同时进行，并同时在训练中产生；c)权重共享可以减少网络的训练参数，使神经网络结构变得更简单，适应性更强。
A22.对所述多个特征进行识别后提取关键字，形成多个搜索内容；
步骤A22中，服务器在对图片进行特征分析后，进行关键字提取，并形成多个搜索内容。
为更全面的描述图片以便于搜索，所述多个搜索内容分别包含对图片多个特征提取形成的关键字，即针对图片的多个特征进行识别形成多个关键字。
例如：针对在车道上拍摄的图片，根据CNN识别出图片中的轿车、公交车、自行车，并形成“轿车”、“公交车”及“自行车”三个关键字以及对应的搜索内容。
此外，还可以对上述关键字进行上位处理，形成上位的类别关键字。如上述的“轿车”及“公交车”可上位为“机动车”关键字，“自行车”可上位为“非机动车”关键字；
“机动车”及“非机动车”又可上位为“车辆”关键字。
A23.对所述多个搜索内容进行分类，并根据推荐算法对所述分类后的多个搜索内容进行搜索热度排序。
步骤A23中，服务器对关键字形成的多个搜索内容进行分类，结合大数据，对所述搜索内容进行热度排序。
例如：由“轿车”、“公交车”及“自行车”三个关键字形成的对应的搜索内容，用户由于需要购买轿车，因此对轿车搜索的更多，从而热度最高；
自行车购买人数及搜索次数低于轿车，因此热度要低于轿车的热度；
公交车搜索次数最少，因此热度也最低。
对上述三个关键字形成的搜索内容进行搜索热度排序，即：“轿车”、“自行车”、“公交车”。
A3.根据所述多个搜索内容获取对应的多个搜索结果；
本步骤中，服务器根据多个搜索内容，获取对应的搜索结果。
服务器根据所述多个搜索内容获取对应的多个搜索结果后，还包括：
A31.将所述多个搜索结果按照对应的搜索内容进行分类；
A32.将所述分类后的多个搜索结果按照对应的搜索内容的搜索热度顺序进行排序。
A4.将所述多个搜索结果发送至终端。
本步骤中，将排序后的多个搜索结果发送至终端后，还包括：
A41.终端根据用户是否查看所述搜索结果，向服务器发送搜索结果查看反馈；
A42.服务器根据接收的搜索结果查看反馈，优化分析模型及推荐算法。
步骤A42中，服务器将搜索结果发送至终端后，根据用户的下一步操作，即用户是否查看该服务器发送的搜索结果，来判定本次搜索是否满足用户的搜索期望，从而改进服务器的图片分析模型，提高图片分析的正确性。
本实施例提出一种基于图片识别进行内容搜索的方法，该方法中，服务器通过对终端发送的图片进行分析后，向该终端发送用户所需搜索的内容结果列表，用户无需输入文字即可进行搜索，从而使得用户搜索过程更加快速便捷，大大提高用户的搜索体验。
实施例二
图2为本实施例中另一种基于图片识别进行内容搜索的方法流程图，如图2所示，本实施例中另一种基于图片识别进行内容搜索的方法包括：
B1.接收终端发送的待识别的图片；
本步骤中，终端将待识别的图片发送至服务器。
所述图片可以是终端从网上下载的照片，或者是终端已保存的图片；所述图片还可以是为终端即时拍摄的照片。
B2.对所述接收的图片进行分析，根据所述图片的特征进行识别后提取关键字形成多个搜索内容；
本步骤中，服务器接收终端发送的待识别的图片后，对所述图片进行分析识别，具体包括：
B21.服务器接收终端发送的待识别的图片后，根据卷积神经网络及大数据技术，分析所述图片中包含的多个特征；
B22.对所述多个特征进行识别后提取关键字，形成多个搜索内容；
B23.对所述多个搜索内容进行分类，并根据推荐算法对所述分类后的多个搜索内容进行搜索热度排序。
B3.将所述多个搜索内容发送至终端；
本步骤中，服务器将排序分类后的多个搜索内容发送至终端，以便用户于终端选择符合用户搜索期望的搜索内容。
B4.接收终端发送的用户选择的搜索内容，并根据所述搜索内容获取对应的搜索结果，并将所述搜索结果发送至终端。
本步骤中，用户于终端选择符合用户搜索期望的搜索内容后，终端将该搜索内容发送至服务器，服务器根据接收的终端发送的用户选择的搜索内容，获取对应的搜索结果，并将所述搜索结果发送至终端。
步骤B4中，还包括：服务器根据用户选择的搜索内容，优化分析模型及推荐算法。
服务器将搜索内容发送至终端后，根据终端反馈的用户选择的搜索内容，来判定本次搜索是否满足用户的搜索期望，从而改进服务器的图片分析模型，提高图片分析的正确性。
本实施例提出一种基于图片识别进行内容搜索的方法，该方法中，服务器通过对终端发送的图片进行分析后，先将搜索内容发送至终端以便用户选择，再根据用户选择的搜索内容向终端发送对应的搜索结果，减少服务器不必要的搜索工作，在一定程度上减轻服务器的工作负荷，通过针对用户选择的搜索内容进行搜索，能进一步提高搜索效率。
实施例三
图3为本实施例中一种基于图片识别进行内容搜索的系统结构图，如图3所示，本实施例中一种基于图片识别进行内容搜索的系统包括：
终端100，用于向服务器发送待识别的图片；用于接收服务器发送的搜索内容；用于接收服务器发送的搜索结果；用于向服务器发送用户选择的搜索内容；用于向服务器发送用户的搜索结果查看反馈；
服务器200，用于接收终端发送的待识别的图片；用于对所述接收的图片进行分析，根据所述图片的特征进行识别后提取关键字形成多个搜索内容；用于向终端发送搜索内容及搜索结果。
所述终端100包括：
第一发送模块110，用于向服务器发送待识别的图片；
第二接收模块120，用于接收服务器发送的搜索内容；用于接收服务器发送的搜索结果；
第三发送模块130，用于向服务器发送用户选择的搜索内容；用于向服务器发送用户的搜索结果查看反馈；
所述服务器200包括：
第一接收模块210，用于接收终端发送的待识别的图片；
分析模块220，用于对所述接收的图片进行分析，根据所述图片的特征进行识别后提取关键字形成多个搜索内容；
获取模块230，用于根据所述搜索内容获取对应的搜索结果；
分类排序模块240，用于对所述搜索内容及搜索结果进行分类及排序；
第二发送模块250，用于向终端发送搜索内容及搜索结果；
第三接收模块260，用于接收终端发送的搜索结果查看反馈或用户选择的搜索内容；
优化模块270，用于根据接收的搜索结果查看反馈或用户选择的搜索内容优化分析模型及推荐算法。
本实施例中，所述终端100与服务器200以TCP/IP协议的局域网或广域网、蓝牙、红外、WiFi、Zigbee、FM等方式连接。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (10)
1.一种基于图片识别进行内容搜索的方法，其特征在于，包括：
A1.接收终端发送的待识别的图片；
A2.对所述接收的图片进行分析，根据所述图片的特征进行识别后提取关键字形成多个搜索内容；
A3.根据所述多个搜索内容获取对应的多个搜索结果；
A4.将所述多个搜索结果发送至终端。
2.如权利要求1所述的一种基于图片识别进行内容搜索的方法，其特征在于，步骤A1中，所述图片为终端已保存的图片；
或者，所述图片为终端拍摄的照片。
3.如权利要求1所述的一种基于图片识别进行内容搜索的方法，其特征在于，步骤A2具体为：
A21.服务器接收终端发送的待识别的图片后，根据卷积神经网络及大数据技术，分析所述图片中包含的多个特征；
A22.对所述多个特征进行识别后提取关键字，形成多个搜索内容；
A23.对所述多个搜索内容进行分类，并根据推荐算法对所述分类后的多个搜索内容进行搜索热度排序。
4.如权利要求3所述的一种基于图片识别进行内容搜索的方法，其特征在于，步骤A3中，根据所述多个搜索内容获取对应的多个搜索结果后，还包括：
A31.将所述多个搜索结果按照对应的搜索内容进行分类；
A32.将所述分类后的多个搜索结果按照对应的搜索内容的搜索热度顺序进行排序。
5.如权利要求4所述的一种基于图片识别进行内容搜索的方法，其特征在于，步骤A4中，将排序后的多个搜索结果发送至终端后，还包括：
A41.终端根据用户是否查看所述搜索结果，向服务器发送搜索结果查看反馈；
A42.服务器根据接收的搜索结果查看反馈，优化分析模型及推荐算法。
6.一种基于图片识别进行内容搜索的方法，其特征在于，包括：
B1.接收终端发送的待识别的图片；
B2.对所述接收的图片进行分析，根据所述图片的特征进行识别后提取关键字形成多个搜索内容；
B3.将所述多个搜索内容发送至终端；
B4.接收终端发送的用户选择的搜索内容，并根据所述搜索内容获取对应的搜索结果，并将所述搜索结果发送至终端。
7.如权利要求6所述的一种基于图片识别进行内容搜索的方法，其特征在于，步骤B2具体为：
B21.服务器接收终端发送的待识别的图片后，根据卷积神经网络及大数据技术，分析所述图片中包含的多个特征；
B22.对所述多个特征进行识别后提取关键字，形成多个搜索内容；
B23.对所述多个搜索内容进行分类，并根据推荐算法对所述分类后的多个搜索内容进行搜索热度排序。
8.如权利要求7所述的一种基于图片识别进行内容搜索的方法，其特征在于，步骤B4中，服务器根据用户选择的搜索内容，优化分析模型及推荐算法。
9.一种基于图片识别进行内容搜索的系统，其特征在于，包括：
终端，用于向服务器发送待识别的图片；用于接收服务器发送的搜索内容；用于接收服务器发送的搜索结果；用于向服务器发送用户选择的搜索内容；用于向服务器发送用户的搜索结果查看反馈；
服务器，用于接收终端发送的待识别的图片；用于对所述接收的图片进行分析，根据所述图片的特征进行识别后提取关键字形成多个搜索内容；用于向终端发送搜索内容及搜索结果。
10.如权利要求9所述的一种基于图片识别进行内容搜索的系统，其特征在于，所述终端与所述服务器以TCP/IP协议的局域网或广域网、蓝牙、红外、WiFi、Zigbee、FM方式连接。
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