基于深度学习的景点图像识别

单慧琳; 洪智毅; 张银胜; 王兴涛

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基于深度学习的景点图像识别

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景点图像识别是当前图像识别领域和智慧旅游领域的一项基本任务。景点图像识别属于大规模图像检索,哈希检索算法是检索中一种常用的方法。针对传统哈希算法以及深度哈希算法存在的问题,改进现有的特征提取策略,提出一种改进的深度学习哈希检索方法。使用特定的领域来划分景点图像,通过领域区分来提取具有更好表达能力的景点特征,利用深度学习训练哈希函数以进一步优化网络性能。实验结果表明,该方法能够有效识别景点图像,取得了查准率95.69%、查全率93.36%、F1测度值94.51%的良好效果。

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来源
《实验室研究与探索》 |2022年第5期|12-17|共6页
作者
单慧琳; 洪智毅; 张银胜; 王兴涛;
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作者单位

无锡学院电子信息工程学院;

南京信息工程大学电子与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
景点图像识别; 深度学习; 哈希检索; 卷积神经网络; 特征提取;

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