CN109815359B - 图像检索方法及相关产品 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种图像检索方法及相关产品，其中，方法包括：获取第一素描图像，获取第二素描图像，依据第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集，依据第二素描图像在数据库中进行搜索，得到与第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集，依据第一人脸图像集与第二人脸图像集，确定出目标对象，如此，提高了识别嫌疑人员的效率。

Description

图像检索方法及相关产品

技术领域

本申请涉及图像检索技术领域，具体涉及一种图像检索方法及相关产品。

背景技术

自动肖像合成技术近年来引起人们的关注，例如，在司法领域，用素描肖像在警方的照片数据库中搜索犯罪嫌疑人是十分重要的应用，是从照片数据中抽取出的最利于人脸辨识的部分，警方在办案过程中，会有不同的目击证人提供嫌疑人员的很多信息，这些信息可能会提供一些嫌疑人员的线索，但是，如果一个个的去整理提取这些信息，会非常耗时，也不利于办案。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像检索方法及相关产品，提高了识别出嫌疑人员的效率。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像检索方法，包括：

获取第一素描图像；

获取第二素描图像；

依据所述第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与所述第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集；

依据所述第二素描图像在所述数据库中进行搜索，得到与所述第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集；

依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象。

可选地，所述依据所述第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与所述第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集，包括：

获取人脸图像i的三维角度值，人脸图像i为所述数据库中的任一人脸图像；

依据所述三维角度值对所述第一素描图像进行角度调整，得到目标素描图像；

对所述人脸图像i进行图像特征提取，得到第一外围轮廓和第一特征点集；

对所述目标素描图像进行图像特征提取，得到第二外围轮廓和第二特征点集；

将所述第一外围轮廓与所述第二外围轮廓进行匹配，得到第一匹配值；

将所述第一特征点集与所述第二特征点集进行匹配，得到第二匹配值；

在所述第一匹配值大于第一预设阈值且所述第二匹配值大于第二预设阈值时，将所述第一匹配值与所述第二匹配值之间的均值作为所述人脸图像i与所述第一素描图像之间的匹配值，并在所述匹配值大于预设匹配阈值时，确认所述人脸图像i为目标人脸图像，多个所述目标人脸图像构成所述第一人脸图像集；

在所述第一匹配值小于或等于所述第一预设阈值，或者，所述第二匹配值小于或等于所述第二预设阈值，确认所述人脸图像i与所述第一素描图像之间匹配失败。

可选地，所述方法还包括：

获取所述三维角度值对应的三个权值，其中，所述x角度值对应的目标第一权值，所述y角度值对应的目标第二权值，所述z角度值对应的目标第三权值，所述目标第一权值、所述目标第二权值与所述目标第三权值之和为1；

依据所述x角度值、所述y角度值、所述z角度值、所述目标第一权值、所述目标第二权值、所述目标第三权值进行加权运算，得到目标角度值；

按照预设的角度值与角度质量评价值之间的映射关系，确定所述目标角度值对应的目标评价值；

在所述目标评价值大于预设阈值时，执行所述依据所述三维角度值对所述第一素描图像进行角度调整的步骤。

第二方面，本申请实施例提供了一种图像检索装置，包括:

获取单元，用于获取第一素描图像，获取第二素描图像；

搜索单元，用于依据所述第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与所述第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集；

所述搜索单元，还用于依据所述第二素描图像在所述数据库中进行搜索，得到与所述第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集；

确定单元，用于依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象。

第三方面，本申请实施例提供一种图像检索装置，包括处理器、存储器以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面中的步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

实施本申请实施例，具备如下有益效果：

可以看出，通过本申请实施例所描述的图像检索方法及相关产品，获取第一素描图像，获取第二素描图像，依据第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集，依据第二素描图像在数据库中进行搜索，得到与第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集，依据第一人脸图像集与第二人脸图像集，确定出目标对象，如此，提高了识别嫌疑人员的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A是本申请实施例提供的一种图像检索方法的实施例流程示意图；

图1B是本申请实施例提供的人脸的三维角度值的示意图；

图2是本申请实施例提供的一种图像检索方法的另一实施例流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种图像检索装置的实施例结构示意图；

图4是本申请实施例提供的一种图像检索装置的实施例结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置展示该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本申请实施例所描述图像检索装置可以包括智能手机(如Android手机、iOS手机、Windows Phone手机等)、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、移动互联网设备(MID，MobileInternet Devices)或穿戴式设备等，上述仅是举例，而非穷举，包含但不限于上述装置，当然，上述图像检索装置还可以为服务器。

请参阅图1A，为本申请实施例提供的一种图像检索方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的图像检索方法，包括以下步骤：

101、获取第一素描图像。

其中，本申请实施例中，图像检索装置可以获取第一素描图像，例如，在刑侦或者办案中，可根据第一目击证人或者线索人提供的语音等信息生成第一素描图像，如此，能够快速获取第一素描图像，提高破案效率。

本申请实施例中，第一素描图像可以由多个素描描述符构成，素描描述符可以理解为人脸的一个部位。素描描述符可以为以下至少一种：眼睛图像、鼻子图像、眉毛图像、眼镜图像、嘴唇图像、耳朵图像、脸型图像、下巴图像、胡须图像等等，在此不做限定。上述每一素描描述符均可以对应一个原始模板，再采用卷积神经网络或者对抗网络生成各种各样的素描描述符。

可选地，上述步骤101，获取第一素描图像，可包括如下步骤：

11、获取目标语音；

12、对所述目标语音进行语音特征提取，得到多个特征；

13、按照预设的特征与关键字之间的映射关系，确定所述多个特征中每一特征对应的目标关键字，得到多个目标关键字；

14、按照预设的关键字与素描描述符之间的映射关系，确定所述多个目标关键字中每一目标关键字对应的目标素描描述符，得到多个目标素描描述符；

15、将所述多个目标素描描述符构成所述第一素描图像。

其中，图像检索装置可通过语音识别的方式获取第一素描图像，具体实现中，可获取用户输入的目标语音，可对该目标语音预处理以后输入到神经网络中进行语音特征提取，得到多个特征，上述预处理可以为以下至少一种：降噪处理、信号分离、信号放大等等，在此不做限定，特征可以为以下至少一种：峰值、谷值、均方差、能量值、均值、频率、振幅等等，在此不做限定。还可以预先存储预设的特征与关键字之间的映射关系，每一预先存储的特征均对应一个关键字，进而，可将目标语音预处理以后输入到神经网络中进行语音特征提取而得到的多个特征与预先存储的特征进行匹配，若预先存储的特征中包含该多个特征，则匹配成功，可根据预先存储预设的特征与关键字之间的映射关系确定多个特征中每一个特征所对应的目标关键字，关键字可包括以下至少一个：五官、左眼、右眼、左耳、右耳、双眼皮、单眼皮、眼睛、鼻子、口、嘴巴、左眉、右眉、眉毛以及耳朵等等，在此不作限定。

此外，还可预先存储预设的关键字与素描描述符之间的映射关系，从而，根据该映射关系确定多个目标关键字中每一目标关键字对应的目标素描描述符，得到多个目标素描描述符，最后，将多个目标素描描述符构成第一素描图像，素描描述符可包括以下至少一个特征：左眼、右眼、左耳、右耳、双眼皮、单眼皮、眼睛、鼻子、口、嘴巴、左眉、右眉以及耳朵等等，在此不作限定，如此，通过语音识别的方法获取第一素描图像，能够更加快速的获取第一素描图像。

其中，语音特征提取的方法可包括：线性预测分析(Linear PredictionCoefficients,LPC)、感知线性预测系数(Perceptual Linear Predictive,PLP)、Tandem特征和Bottleneck特征、基于滤波器组的Fbank特征(Filterbank)、线性预测倒谱系数(Linear Predictive Cepstral Coefficient,LPCC)、梅尔频率倒谱系数(Mel FrequencyCepstral Coefficent,MFCC)等等，在此不作限定。

102、获取第二素描图像。

其中，本申请实施例中，图像检索装置可以获取第二素描图像，例如，在刑侦或者办案中，可根据第二目击证人或者线索人提供的语音等信息生成第二素描图像，第二目击证人或者线索人与上述第一目击证人或者线索人是不同的人，如此，能够快速获取第二素描图像，提高破案效率。

本申请实施例中，第二素描图像可以由多个素描描述符构成，素描描述符可以理解为人脸的一个部位。上述第一素描图像、第二素描图像可以为针对同一人的素描图像。

103、依据所述第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与所述第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集。

其中，数据库中可预先存储人脸图像集，人脸图像集中可包含多个人脸图像，图像检索装置可依据第一素描图像在数据库中进行搜索，从而得到与第一素描图像匹配成功的人脸图像集中的多个人脸图像构成的第一人脸图像集。

可选地，上述步骤103，依据所述第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与所述第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集，可包括如下步骤：

31、获取人脸图像i的三维角度值，人脸图像i为所述数据库中的任一人脸图像；

32、依据所述三维角度值对所述第一素描图像进行角度调整，得到目标素描图像；

33、对所述人脸图像i进行图像特征提取，得到第一外围轮廓和第一特征点集；

34、对所述目标素描图像进行图像特征提取，得到第二外围轮廓和第二特征点集；

35、将所述第一外围轮廓与所述第二外围轮廓进行匹配，得到第一匹配值；

36、将所述第一特征点集与所述第二特征点集进行匹配，得到第二匹配值；

37、在所述第一匹配值大于第一预设阈值且所述第二匹配值大于第二预设阈值时，将所述第一匹配值与所述第二匹配值之间的均值作为所述人脸图像i与所述第一素描图像之间的匹配值，并在所述匹配值大于预设匹配阈值时，确认所述人脸图像i为所述目标人脸图像，多个所述目标人脸图像构成所述第一人脸图像集；

38、在所述第一匹配值小于或等于所述第一预设阈值，或者，所述第二匹配值小于或等于所述第二预设阈值，确认所述人脸图像i与所述第一素描图像之间匹配失败。

其中，上述第一预设阈值、第二预设阈值均可以预先设置或者系统默认，图像检索装置可以获取数据库中预存的人脸图像i的三维角度值，人脸图像i为数据库中的任一人脸图像，该三维角度值可为通过深度摄像头确定该人脸图像i对应的三维角度值，即对应三维空间坐标系，x方向的x角度值，y方向的y角度值和z方向的z角度值，如此，可以精准描述摄像头与人脸图像i之间的角度关系。不同的角度则在一定程度上影响识别精度，例如，人脸角度直接影响到特征点数量或者特征点质量。上述三维角度值可以理解为人脸相对于摄像头之间的三维夹角，如图1B所示，图1B示出了摄像头与人脸之间存在x方向、y方向以及z方向之间的夹角。

具体实现中，图像检索装置可依据三维角度值对第一素描图像进行角度调整，得到目标素描图像，调整后的目标素描图像可与人脸图像i的三维角度值相同，这样无论是人脸图像i还是目标素描图像，两者的角度一致，即处于同一状态进行匹配，以示两者匹配之间的公平性，进而，可对人脸图像i进行图像特征提取，得到第一外围轮廓和第一特征点集，对目标素描图像进行图像特征提取，得到第二外围轮廓和第二特征点集，将第一外围轮廓与第二外围轮廓进行匹配，得到第一匹配值，将第一特征点集与第二特征点集进行匹配，得到第二匹配值，在第一匹配值大于第一预设阈值且第二匹配值大于第二预设阈值时，将第一匹配值与第二匹配值之间的均值作为人脸图像i与第一素描图像之间的匹配值，在第一匹配值小于或等于第一预设阈值，或者，第二匹配值小于或等于第二预设阈值，确认人脸图像i与第一素描图像之间匹配失败，并在匹配值大于预设匹配阈值时，确认人脸图像i为目标人脸图像，然后，可得到匹配成功的多个目标人脸图像，该多个目标人脸图像构成所述第一人脸图像集，如此，首选将第一素描图像调整与人脸图像的角度值三维一致，进而，基于角度值实现人脸图像与素描图像之间的匹配公平性，通过轮廓和特征点比对，以此进行人脸识别，能够提升人脸识别准确性。

另外，轮廓提取的算法可以为以下至少一种：霍夫变换、canny算子等等，在此不做限定，特征点提取的算法可以为以下至少一种：Harris角点、尺度不变特征提取变换(scaleinvariant feature transform，SIFT)等等，在此不做限定。

可选地，上述步骤31-步骤32之间，还可以包括如下步骤：

A1、获取所述三维角度值对应的三个权值，其中，所述x角度值对应的目标第一权值，所述y角度值对应的目标第二权值，所述z角度值对应的目标第三权值，所述目标第一权值、所述目标第二权值与所述目标第三权值之和为1；

A2、依据所述x角度值、所述y角度值、所述z角度值、所述目标第一权值、所述目标第二权值、所述目标第三权值进行加权运算，得到目标角度值；

A3、按照预设的角度值与角度质量评价值之间的映射关系，确定所述目标角度值对应的目标评价值；

A4、在所述目标评价值大于预设阈值时，执行步骤32。

其中，上述预设阈值可以由用户自行设置或者系统默认。上述三维角度值中每一角度值可以对应一个权值，当然，三维角度值对应的三个权值，均可以预先设置或者系统默认。具体地，图像合成装置可以获取三维角度值对应的三个权值，具体地，x角度值对应的目标第一权值，y角度值对应的目标第二权值，z角度值对应的目标第三权值，上述目标第一权值+目标第二权值+目标第三权值＝1。目标角度值＝x角度值*目标第一权值+y角度值*目标第二权值+z角度值*目标第三权值，如此，可以实现将三维角度值转化为一维角度值，用于实现对人脸的角度进行精准表示。

图像处理装置中可以预先存储预设的角度值与角度质量评价值之间的映射关系，进而，依据该映射关系确定目标角度值对应的目标评价值，进一步地，如目标评价值大于预设阈值，则可以认为人脸可以被识别，于是，可以执行步骤32，否则，则认为人脸不可以被识别。

104、依据所述第二素描图像在所述数据库中进行搜索，得到与所述第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集。

其中，数据库中可预先存储人脸图像集，人脸图像集中可包含多个人脸图像，图像检索装置可依据第二素描图像在数据库中进行搜索，从而得到与第二素描图像匹配成功的人脸图像集中的多个人脸图像构成的第二人脸图像集。

105、依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象。

其中，第一人脸图像集可包含多个第一人脸图像，第二人脸图像集中可包含多个第二人脸图像，图像检索装置可将第一人脸图像集中的每一人脸图像与第二人脸图像集中的每一人脸图像进行比对，从而确定目标对象，目标对象可为嫌疑人员或者是涉案人员等等，在此不作限定。

可选地，上述步骤105，依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象，可包括如下步骤：

511、将所述第一人脸图像集中的每一人脸图像与所述第二人脸图像集中的每一人脸图像进行比对，得到多个比对值；

512、从所述多个比对值中选取最大比对值，并将所述最大比对值对应的人脸图像作为所述目标对象。

其中，图像检索装置可将第一人脸图像集中的每一人脸图像与第二人脸图像集中的每一人脸图像进行比对，得到多个比对值，该比对值可以理解为第一人脸图像中的每一人脸图像与第二人脸图像中的每一人脸图像的相似度，若比对值越大，表示相似度越大，则表示为同一个人脸图像的概率越大，可从多个比对值中选取最大比对值，并将该最大比对值对应的人脸图像作为目标对象，如此，能够确认出目标对象，并且提高了识别目标对象的准确率。

可选地，上述步骤105，每一人脸图像对应一个标识信息，依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象，可包括如下步骤：

521、确定所述第一人脸图像集中每一人脸图像的标识与所述第二人脸图像集中的每一人脸图像的标识之间的交集，得到多个标识；

522、获取所述多个标识对应的人脸图像，得到多个第一目标人脸图像；

523、对所述第一素描图像进行图像特征提取，得到第一特征集；

524、对所述第二素描图像进行图像特征提取，得到第二特征集；

525、确定所述第一特征集与所述第二特征集的共有特征集、第一私有特征集和第二私有特征集，所述第一私有特征集的特征只属于所述第一素描图像，所述第二私有特征集只属于所述第二素描图像；

526、对所述第一私有特征集、所述第二私有特征集进行筛选，得到目标私有特征集；

527、将所述共有特征集、所述目标私有特征集构成目标人脸特征集；

528、依据所述目标人脸特征集与所述多个第一目标人脸图像进行比对，得到多个比对值；

529、从所述多个比对值中选取最大值，在所述最大值大于预设比对值时，将该最大值对应的人脸图像作为所述目标对象。

其中，预设阈值可为用户自行设置或者系统默认，每一个人脸图像可对应一个标识信息，上述标识信息可包括以下至少一种：内眼角、外眼角、鼻尖区域等等，在此不作限定，上述标识信息还可以为编号、人名等等，在此不做限定。具体实现中，由于人脸图像集中每一人脸图像可对应一个标识信息，则可通过不同的人脸图像集中的标识信息来确认是否为同一个人的人脸图像，如此，可确认第一人脸图像集中每一人脸图像的标识与第二人脸图像集中的每一人脸图像的标识之间的交集，得到多个标识，该多个标识可对应至少一个人脸图像，因此可获取多个标识对应的人脸图像，得到多个第一目标人脸图像。

此外，可对第一素描图像进行图像特征提取，得到第一特征集，对第二素描图像进行图像特征提取，得到第二特征集，该第二特征集可能与上述第一特征集具有相同的特征集，可称为共有特征集，具有的不同的特征集可称为私有特征集，因此，可确定第一特征集与第二特征集的共有特征集、第一私有特征集和第二私有特征集，第一私有特征集的特征只属于第一素描图像，第二私有特征集只属于所述第二素描图像，可对上述第一私有特征集和第二私有特征集进行筛选或者合并，筛选的话，可以得到稳定性满足预设条件的特征点，例如，特征值大于预设特征值，该预设特征值可以由用户自行设置或者系统默认，从而得到目标私有特征集，可将共有特征集、目标私有特征集合并，构成目标人脸特征集，依据目标人脸特征集与多个第一目标人脸图像进行比对，确定第一目标人脸图像中是否有与目标人脸特征集中相同的特征，从而得到多个比对值，比对值越大，表示其为目标对象的可能性越大，因此，可从多个比对值中选取最大值，在最大值大于预设比对值时，将该最大值对应的人脸图像作为所述目标对象，特征集中可可以包括至少一个特征，该特征为以下一种特征：左眼、右眼、左耳、右耳、双眼皮、单眼皮、眼睛、鼻子、口、嘴巴、左眉、右眉以及耳朵、特征点等等，在此不作限定。如此，通过标识确定目标人脸图像以后，并且通过对第一素描图像以及第二素描图像特征提取来确定目标人脸特征集，依据目标人脸特征集中的特征与目标人脸图像进行比对，从而确定目标对象，提高了识别目标对象的效率，并且在一定程度上也保证了准确率。

可以看出，通过本申请实施例所描述的图像检索方法，获取第一素描图像，获取第二素描图像，依据第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集，依据第二素描图像在数据库中进行搜索，得到与第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集，依据第一人脸图像集与第二人脸图像集，确定出目标对象，如此，提高了识别嫌疑人员的效率。

与上述一致地，请参阅图2，为本申请实施例提供的一种图像检索方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的图像检索方法，包括以下步骤：

201、获取目标语音。

202、对所述目标语音进行语音特征提取，得到多个特征。

203、按照预设的特征与关键字之间的映射关系，确定所述多个特征中每一特征对应的目标关键字，得到多个目标关键字。

204、按照预设的关键字与素描描述符之间的映射关系，确定所述多个目标关键字中每一目标关键字对应的目标素描描述符，得到多个目标素描描述符。

205、将所述多个目标素描描述符构成第一素描图像。

206、获取第二素描图像。

207、依据所述第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与所述第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集。

208、依据所述第二素描图像在所述数据库中进行搜索，得到与所述第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集。

209、将所述第一人脸图像集中的每一人脸图像与所述第二人脸图像集中的每一人脸图像进行比对，得到多个比对值。

210、从所述多个比对值中选取最大比对值，并将所述最大比对值对应的人脸图像作为所述目标对象。

其中，上述步骤201-步骤210所描述的图像检索方法可参考图1A所描述的图像检索方法的对应步骤。

可以看出，通过本申请实施例所描述的图像检索方法，获取目标语音，对目标语音进行语音特征提取，得到多个特征，按照预设的特征与关键字之间的映射关系，确定多个特征中每一特征对应的目标关键字，得到多个目标关键字，按照预设的关键字与素描描述符之间的映射关系，确定多个目标关键字中每一目标关键字对应的目标素描描述符，得到多个目标素描描述符，将多个目标素描描述符构成第一素描图像，获取第二素描图像，依据第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集，依据第二素描图像在数据库中进行搜索，得到与第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集，将第一人脸图像集中的每一人脸图像与第二人脸图像集中的每一人脸图像进行比对，得到多个比对值，从多个比对值中选取最大比对值，并将最大比对值对应的人脸图像作为目标对象，如此，提高了识别目标对象的效率，并且在一定程度上也保证了准确率。

与上述一致地，以下为实施上述图像检索方法的装置，具体如下：

请参阅图3，为本申请实施例提供的一种图像检索装置的实施例结构示意图。本实施例中所描述的图像检索装置，包括：获取单元301、搜索单元302和确定单元303，具体如下：

获取单元301，用于获取第一素描图像，获取第二素描图像；

搜索单元302，用于依据所述第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与所述第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集；

所述搜索单元302，还用于依据所述第二素描图像在所述数据库中进行搜索，得到与所述第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集；

确定单元303，用于按照预设的角度值与角度质量评价值之间的映射关系，确定所述目标角度值对应的第一目标评价值。

可以看出，通过本申请实施例所描述的图像检索装置，获取第一素描图像，获取第二素描图像，依据第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集，依据第二素描图像在数据库中进行搜索，得到与第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集，依据第一人脸图像集与第二人脸图像集，确定出目标对象，如此，提高了识别嫌疑人员的效率。

其中，上述获取单元301可用于实现上述步骤101、102所描述的方法，搜索单元302可用于实现上述步骤103、104所描述的方法，上述确定单元303可用于实现上述步骤105所描述的方法，以下如此类推。

在一个可能的示例中，在所述获取所述三维角度值对应的三个权值方面，所述获取单元301具体用于：

获取目标语音；

对所述目标语音进行语音特征提取，得到多个特征；

按照预设的特征与关键字之间的映射关系，确定所述多个特征中每一特征对应的目标关键字，得到多个目标关键字；

按照预设的关键字与素描描述符之间的映射关系，确定所述多个目标关键字中每一目标关键字对应的目标素描描述符，得到多个目标素描描述符；

将所述多个目标素描描述符构成所述第一素描图像。

在一个可能的示例中，在所述依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象方面，所述确定单元303具体用于：

将所述第一人脸图像集中的每一人脸图像与所述第二人脸图像集中的每一人脸图像进行比对，得到多个比对值；

从所述多个比对值中选取最大比对值，并将所述最大比对值对应的人脸图像作为所述目标对象。

在一个可能的示例中，每一人脸图像对应一个标识信息；在依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象在所述将所述目标人脸图像与预设人脸模板进行匹配方面，所述确定单元303具体用于：

确定所述第一人脸图像集中每一人脸图像的标识与所述第二人脸图像集中的每一人脸图像的标识之间的交集，得到多个标识；

获取所述多个标识对应的人脸图像，得到多个第一目标人脸图像；

对所述第一素描图像进行图像特征提取，得到第一特征集；

对所述第二素描图像进行图像特征提取，得到第二特征集；

确定所述第一特征集与所述第二特征集的共有特征集、第一私有特征集和第二私有特征集，所述第一私有特征集的特征只属于所述第一素描图像，所述第二私有特征集只属于所述第二素描图像；

对所述第一私有特征集、所述第二私有特征集进行筛选，得到目标私有特征集；

将所述共有特征集、所述目标私有特征集构成目标人脸特征集；

依据所述目标人脸特征集与所述多个第一目标人脸图像进行比对，得到多个比对值；

从所述多个比对值中选取最大值，在所述最大值大于预设比对值时，将该最大值对应的人脸图像作为所述目标对象。

在一个可能的示例中，在依据所述第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与所述第一素描图像匹配成功的目标人脸图像方面，所述搜索单元302具体用于：

获取人脸图像i的三维角度值，人脸图像i为所述数据库中的任一人脸图像；

依据所述三维角度值对所述第一素描图像进行角度调整，得到目标素描图像；

对所述人脸图像i进行图像特征提取，得到第一外围轮廓和第一特征点集；

对所述目标素描图像进行图像特征提取，得到第二外围轮廓和第二特征点集；

将所述第一外围轮廓与所述第二外围轮廓进行匹配，得到第一匹配值；

将所述第一特征点集与所述第二特征点集进行匹配，得到第二匹配值；

在所述第一匹配值大于第一预设阈值且所述第二匹配值大于第二预设阈值时，将所述第一匹配值与所述第二匹配值之间的均值作为所述人脸图像i与所述第一素描图像之间的匹配值，并在所述匹配值大于预设匹配阈值时，确认所述人脸图像i为所述目标人脸图像，多个所述目标人脸图像构成所述第一人脸图像集；

在所述第一匹配值小于或等于所述第一预设阈值，或者，所述第二匹配值小于或等于所述第二预设阈值，确认所述人脸图像i与所述第一素描图像之间匹配失败。

可以理解的是，本实施例的图像检索装置的各程序模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

与上述一致地，请参阅图4，为本申请实施例提供的一种图像检索装置的实施例结构示意图。本实施例中所描述的图像检索装置，包括：至少一个输入设备1000；至少一个输出设备2000；至少一个处理器3000，例如CPU；和存储器4000，上述输入设备1000、输出设备2000、处理器3000和存储器4000通过总线5000连接。

其中，上述输入设备1000具体可为触控面板、物理按键或者鼠标。

上述输出设备2000具体可为显示屏。

上述存储器4000可以是高速RAM存储器，也可为非易失存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。上述存储器4000用于存储一组程序代码，上述输入设备1000、输出设备2000和处理器3000用于调用存储器4000中存储的程序代码，执行如下操作：

上述处理器3000，用于：

获取第一素描图像；

获取第二素描图像；

依据所述第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与所述第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集；

依据所述第二素描图像在所述数据库中进行搜索，得到与所述第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集；

依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象。

可以看出，通过本申请实施例所描述的图像检索装置，获取第一素描图像，获取第二素描图像，依据第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集，依据第二素描图像在数据库中进行搜索，得到与第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集，依据第一人脸图像集与第二人脸图像集，确定出目标对象，如此，提高了识别嫌疑人员的效率。

在一个可能的示例中，在所述获取第一素描图像方面，上述处理器3000具体用于：

获取目标语音；

对所述目标语音进行语音特征提取，得到多个特征；

按照预设的特征与关键字之间的映射关系，确定所述多个特征中每一特征对应的目标关键字，得到多个目标关键字；

按照预设的关键字与素描描述符之间的映射关系，确定所述多个目标关键字中每一目标关键字对应的目标素描描述符，得到多个目标素描描述符；

将所述多个目标素描描述符构成所述第一素描图像。

在一个可能的示例中，在所述依据所述第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与所述第一素描图像匹配成功的目标人脸图像方面，上述处理器3000具体用于：

获取人脸图像i的三维角度值，人脸图像i为所述数据库中的任一人脸图像；

依据所述三维角度值对所述第一素描图像进行角度调整，得到目标素描图像；

对所述人脸图像i进行图像特征提取，得到第一外围轮廓和第一特征点集；

对所述目标素描图像进行图像特征提取，得到第二外围轮廓和第二特征点集；

将所述第一外围轮廓与所述第二外围轮廓进行匹配，得到第一匹配值；

将所述第一特征点集与所述第二特征点集进行匹配，得到第二匹配值；

在所述第一匹配值大于第一预设阈值且所述第二匹配值大于第二预设阈值时，将所述第一匹配值与所述第二匹配值之间的均值作为所述人脸图像i与所述第一素描图像之间的匹配值，并在所述匹配值大于预设匹配阈值时，确认所述人脸图像i为所述目标人脸图像；

在所述第一匹配值小于或等于所述第一预设阈值，或者，所述第二匹配值小于或等于所述第二预设阈值，确认所述人脸图像i与所述第一素描图像之间匹配失败。

在一个可能的示例中，每一人脸图像对应一个标识信息；

在所述依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象方面，上述处理器3000具体用于：

确定所述第一人脸图像集中每一人脸图像的标识与所述第二人脸图像集中的每一人脸图像的标识之间的交集，得到多个标识；

获取所述多个标识对应的人脸图像，得到多个第一目标人脸图像；

对所述第一素描图像进行图像特征提取，得到第一特征集；

对所述第二素描图像进行图像特征提取，得到第二特征集；

确定所述第一特征集与所述第二特征集的共有特征集、第一私有特征集和第二私有特征集，所述第一私有特征集的特征只属于所述第一素描图像，所述第二私有特征集只属于所述第二素描图像；

对所述第一私有特征集、所述第二私有特征集进行筛选，得到目标私有特征集；

将所述共有特征集、所述目标私有特征集构成目标人脸特征集；

依据所述目标人脸特征集与所述多个第一目标人脸图像进行比对，得到多个比对值；

从所述多个比对值中选取最大值，在所述最大值大于预设比对值时，将该最大值对应的人脸图像作为所述目标对象。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时包括上述方法实施例中记载的任何一种图像检索方法的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括图像检索装置。

尽管在此结合各实施例对本申请进行了描述，然而，在实施所要求保护的本申请过程中，本领域技术人员通过查看所述附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现所述公开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。计算机程序存储/分布在合适的介质中，与其它硬件一起提供或作为硬件的一部分，也可以采用其他分布形式，如通过Internet或其它有线或无线电信系统。

本申请是参照本申请实施例的方法、装置(设备)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种图像检索方法，其特征在于，包括：

获取第一素描图像；

获取第二素描图像；

依据所述第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与所述第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集；

依据所述第二素描图像在所述数据库中进行搜索，得到与所述第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集；

依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象；

其中，每一人脸图像对应一个标识信息；

所述依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象，包括：

确定所述第一人脸图像集中每一人脸图像的标识与所述第二人脸图像集中的每一人脸图像的标识之间的交集，得到多个标识；

获取所述多个标识对应的人脸图像，得到多个第一目标人脸图像；

对所述第一素描图像进行图像特征提取，得到第一特征集；

对所述第二素描图像进行图像特征提取，得到第二特征集；

确定所述第一特征集与所述第二特征集的共有特征集、第一私有特征集和第二私有特征集，所述第一私有特征集的特征只属于所述第一素描图像，所述第二私有特征集只属于所述第二素描图像；

对所述第一私有特征集、所述第二私有特征集进行筛选，得到目标私有特征集；

将所述共有特征集、所述目标私有特征集构成目标人脸特征集；

依据所述目标人脸特征集与所述多个第一目标人脸图像进行比对，得到多个比对值；

从所述多个比对值中选取最大值，在所述最大值大于预设比对值时，将该最大值对应的人脸图像作为所述目标对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一素描图像，包括：

获取目标语音；

对所述目标语音进行语音特征提取，得到多个特征；

按照预设的特征与关键字之间的映射关系，确定所述多个特征中每一特征对应的目标关键字，得到多个目标关键字；

按照预设的关键字与素描描述符之间的映射关系，确定所述多个目标关键字中每一目标关键字对应的目标素描描述符，得到多个目标素描描述符；

将所述多个目标素描描述符构成所述第一素描图像。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象，包括：

将所述第一人脸图像集中的每一人脸图像与所述第二人脸图像集中的每一人脸图像进行比对，得到多个比对值；

从所述多个比对值中选取最大比对值，并将所述最大比对值对应的人脸图像作为所述目标对象。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与所述第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集，包括：

获取人脸图像i的三维角度值，人脸图像i为所述数据库中的任一人脸图像；

依据所述三维角度值对所述第一素描图像进行角度调整，得到目标素描图像；

对所述人脸图像i进行图像特征提取，得到第一外围轮廓和第一特征点集；

对所述目标素描图像进行图像特征提取，得到第二外围轮廓和第二特征点集；

将所述第一外围轮廓与所述第二外围轮廓进行匹配，得到第一匹配值；

将所述第一特征点集与所述第二特征点集进行匹配，得到第二匹配值；

在所述第一匹配值大于第一预设阈值且所述第二匹配值大于第二预设阈值时，将所述第一匹配值与所述第二匹配值之间的均值作为所述人脸图像i与所述第一素描图像之间的匹配值，并在所述匹配值大于预设匹配阈值时，确认所述人脸图像i为目标人脸图像，多个所述目标人脸图像构成所述第一人脸图像集；

在所述第一匹配值小于或等于所述第一预设阈值，或者，所述第二匹配值小于或等于所述第二预设阈值，确认所述人脸图像i与所述第一素描图像之间匹配失败。

5.一种图像检索装置，其特征在于，包括:

获取单元，用于获取第一素描图像，获取第二素描图像；

搜索单元，用于依据所述第一素描图像在数据库中进行搜索，得到与所述第一素描图像匹配成功的第一人脸图像集；

所述搜索单元，还用于依据所述第二素描图像在所述数据库中进行搜索，得到与所述第二素描图像匹配成功，得到第二人脸图像集；

确定单元，用于依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象；

其中，每一人脸图像对应一个标识信息；

所述依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象，包括：

确定所述第一人脸图像集中每一人脸图像的标识与所述第二人脸图像集中的每一人脸图像的标识之间的交集，得到多个标识；

获取所述多个标识对应的人脸图像，得到多个第一目标人脸图像；

对所述第一素描图像进行图像特征提取，得到第一特征集；

对所述第二素描图像进行图像特征提取，得到第二特征集；

确定所述第一特征集与所述第二特征集的共有特征集、第一私有特征集和第二私有特征集，所述第一私有特征集的特征只属于所述第一素描图像，所述第二私有特征集只属于所述第二素描图像；

对所述第一私有特征集、所述第二私有特征集进行筛选，得到目标私有特征集；

将所述共有特征集、所述目标私有特征集构成目标人脸特征集；

依据所述目标人脸特征集与所述多个第一目标人脸图像进行比对，得到多个比对值；

从所述多个比对值中选取最大值，在所述最大值大于预设比对值时，将该最大值对应的人脸图像作为所述目标对象。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，在所述获取第一素描图像方面，所述获取单元具体用于：

获取目标语音；

对所述目标语音进行语音特征提取，得到多个特征；

按照预设的特征与关键字之间的映射关系，确定所述多个特征中每一特征对应的目标关键字，得到多个目标关键字；

按照预设的关键字与素描描述符之间的映射关系，确定所述多个目标关键字中每一目标关键字对应的目标素描描述符，得到多个目标素描描述符；

将所述多个目标素描描述符构成所述第一素描图像。

7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，在所述依据所述第一人脸图像集与所述第二人脸图像集，确定出目标对象方面，所述确定单元具体用于：

将所述第一人脸图像集中的每一人脸图像与所述第二人脸图像集中的每一人脸图像进行比对，得到多个比对值；

从所述多个比对值中选取最大比对值，并将所述最大比对值对应的人脸图像作为所述目标对象。

8.一种图像检索装置，其特征在于，包括处理器、存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-4任一项所述的方法中的步骤的指令。

9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-4任一项所述的方法。

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