| 融合多层卷积神经网络特征的快速图像检索方法 |
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| 引用本文： | 王志明,张航.融合多层卷积神经网络特征的快速图像检索方法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2019,31(8):1410-1416. |
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| 作者姓名： | 王志明 张航 |
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| 作者单位： | 北京科技大学计算机与通信工程学院 北京 100083;北京科技大学计算机与通信工程学院 北京 100083 |
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| 摘 要： | 基于卷积神经网络在图像特征表示方面的良好表现,以及深度哈希可以满足大规模图像检索对检索时间的要求,提出了一种结合卷积神经网络和深度哈希的图像检索方法.针对当前典型图像检索方法仅仅使用全连接层作为图像特征进行检索时,存在有些样本的检索准确率为零的问题,提出融合神经网络不同层的信息作为图像的特征表示;针对直接使用图像特征进行检索时响应时间过长的问题,使用深度哈希的方法将图像特征映射为二进制的哈希码,这样哈希码中既包含底层的边缘信息又包含高层的语义信息;同时,提出了一种相似性度量函数进行相似性匹配.实验结果表明,与已有的图像检索方法相比,该方法在检索准确率上有一定程度的提高.
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| 关 键 词： | 图像检索 深度学习 深度哈希 卷积神经网络 |
A Fast Image Retrieval Method Based on Multi-Layer CNN Features |
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| Wang Zhiming,Zhang Hang.A Fast Image Retrieval Method Based on Multi-Layer CNN Features[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics,2019,31(8):1410-1416. |
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| Authors: | Wang Zhiming Zhang Hang |
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| Affiliation: | (School of Computer&Communication Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083) |
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| Abstract: | Wang Zhiming;Zhang Hang(School of Computer&Communication Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083) |
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| Keywords: | image retrieval deep learning deep hashing convolution neural network |
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