基于多中心卷积特征加权的图像检索方法.pdf

基于多中心卷积特征加权的图像检索方法朱杰;张俊三;吴树芳;董宇坤;吕琳【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2018(038)010【摘要】深度卷积特征能够为图像内容描述提供丰富的语义信息,为了在图像表示中突出对象内容,结合激活映射中较大响应值与对象区域的关系,提出基于多中心卷积特征加权的图像表示方法.首先,通过预训练深度模型提取出图像卷积特征;其次,通过不同通道特征映射求和得到激活映射,并将激活映射中有较大响应值的位置认为是对象的中心;再次,将中心数量作为尺度,结合激活映射中不同位置与中心的距离为对应位置的描述子加权;最后,合并不同中心数量下的图像特征,生成图像表示用于图像检索.与池化卷积(SPoC)算法和跨维度(CroW)算法相比,所提方法能够为图像表示提供尺度信息的同时突出对象内容,并在Holiday、Oxford和Paris图像集中取得了良的检索结好果.【总页数】4页(P2778-2781)【作者】朱杰;张俊三;吴树芳;董宇坤;吕琳【作者单位】中央司法警官学院信息管理系,河北保定071000;中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,山东青岛266580;河北大学管理学院,河北保定071000;中央司法警官学院信息管理系,河北保定071000;中央司法警官学院信息管理系,河北保定071000【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于卷积神经网络和监督核哈希的图像检索方法[J],柯圣财;赵永威;李弼程;彭天强2.基于t-SNE卷积编码的图像检索方法[J],李阳;张亚非;苗壮;徐玉龙;王家宝;徐伟光3.基于哈希编码和卷积神经网络的图像检索方法[J],王妙;景军锋4.基于多尺度卷积特征融合的肺结节图像检索方法[J],顾军华;王锋;戚永军;孙哲然;田泽培;张亚娟5.一种基于卷积神经网络的多特征服装图像检索方法[J],吴帆;邓作杰;尚书妃因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买