申请/专利权人：天翼数字生活科技有限公司

申请日：2023-12-14

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117708359A

主分类号：G06F16/55

分类号：G06F16/55;G06F16/58;G06V10/20;G06V10/44;G06V10/762;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明提出一种云相册相似图片快速聚类方法，包括：根据时间信息和图片来源对图片进行预分组；对图片进行锐化；使用卷积神经网络模型进行图片特征提取；将提取出来的所有图片的所有特征转化为一个矩阵，进行图片特征相似度对比，得到图片聚类矩阵，所述图片聚类矩阵包括任意两张图片的相似度对比信息；根据图片相似度对所述图片聚类矩阵进行排序，得到排名位置矩阵；根据预定义的可能相似图片数Max对所述图片聚类矩阵和所述排名位置矩阵分别进行切片，得到最相似的Max张图片及所述最相似的Max张图片的位置；存储切片后的图片聚类矩阵和排名位置矩阵。本发明可以节约存储资源和计算资源，在保证查全率和查准率的前提下达到快速聚类。

主权项：1.一种云相册相似图片快速聚类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、根据时间信息和图片来源对图片进行预分组；步骤S2、对图片进行锐化；步骤S3、使用卷积神经网络模型进行图片特征提取；步骤S4、将提取出来的所有图片的所有特征转化为一个矩阵，进行图片特征相似度对比，得到图片聚类矩阵，所述图片聚类矩阵包括任意两张图片的相似度对比信息；步骤S5、根据图片相似度对所述图片聚类矩阵进行排序，得到排名位置矩阵；步骤S6、根据预定义的可能相似图片数Max对所述图片聚类矩阵和所述排名位置矩阵分别进行切片，得到最相似的Max张图片及所述最相似的Max张图片的位置；步骤S7、存储切片后的图片聚类矩阵和排名位置矩阵。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天翼数字生活科技有限公司 一种云相册相似图片快速聚类方法、系统及相关设备

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