| 基于DCNN分类的图像相关度度量 |
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| 引用本文： | 王会勇,谢春杰,张晓明,孙晓领.基于DCNN分类的图像相关度度量[J].计算机应用研究,2020,37(2):625-629. |
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| 作者姓名： | 王会勇 谢春杰 张晓明 孙晓领 |
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| 作者单位： | 河北科技大学 信息科学与工程学院,石家庄050018;河北科技大学 信息科学与工程学院,石家庄050018;河北科技大学 信息科学与工程学院,石家庄050018;河北科技大学 信息科学与工程学院,石家庄050018 |
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| 基金项目： | 河北省教育厅科研资助项目;河北省自然科学基金资助项目;河北省科技计划资助项目 |
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| 摘 要： | 在衡量图像之间的相关度时，图像的物理特征（颜色分布、灰度值等）所能表达的内容可能并非十分全面，因此有必要参考图像视觉所包含的语义信息衡量图像之间的相关度。为此提出了一种基于深度卷积神经网络（deep convolutional neural network，DCNN）分类模型的度量图像相关度的方法，利用模型为图像绑定来自于WordNet的语义标签，并参照WordNet结构对标签进行过滤和扩展，利用概念集合计算图像相关度。与人工判定的样本数据作比较，Pearson相关系数峰值能够达到0.73，证明该方法在衡量图像相关度时具有一定的效果。
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| 关 键 词： | 相关度 深度卷积神经网络 WordNet 过滤 扩展 |
| 收稿时间： | 2018/4/18 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/12/31 0:00:00 |
Image relativity metric based on classification with DCNN |
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| Wang Huiyong,Xie Chunjie,Zhang Xiaoming and Sun Xiaoling.Image relativity metric based on classification with DCNN[J].Application Research of Computers,2020,37(2):625-629. |
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| Authors: | Wang Huiyong Xie Chunjie Zhang Xiaoming and Sun Xiaoling |
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| Affiliation: | SchoolSofSInformationSScienceSandSEngineering,SHebeiSUniversitySofSScienceSandSTechnology,,, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | relativity DCNN WordNet filter expand |
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