基于显著性语义区域加权的图像检索算法

陈宏宇; 邓德祥; 颜佳; 范赐恩

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基于显著性语义区域加权的图像检索算法

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摘要

针对计算视觉领域图像实例检索的问题,提出了一种基于深度卷积特征显著性引导的语义区域加权聚合方法.首先提取深度卷积网络全卷积层后的张量作为深度特征,并利用逆文档频率(IDF)方法加权深度特征得到特征显著图;然后将其作为约束,引导深度特征通道重要性排序以提取不同特殊语义区域深度特征,排除背景和噪声信息的干扰;最后使用全局平均池化进行特征聚合,并利用主成分分析(PCA)降维白化得到图像的全局特征表示,以进行距离度量检索.实验结果表明,所提算法提取的图像特征向量语义信息更丰富、辨识力更强,在四个标准的数据库上与当前主流算法相比准确率更高,鲁棒性更好.

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来源
《计算机应用》 |2019年第1期|136-142|共7页
作者
陈宏宇; 邓德祥; 颜佳; 范赐恩;
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作者单位

武汉大学电子信息学院;

武汉430072;

武汉大学电子信息学院;

武汉430072;

武汉大学电子信息学院;

武汉430072;

武汉大学电子信息学院;

武汉430072;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
图像检索; 卷积神经网络; 深度特征显著性; 语义区域加权; 特征聚合;

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