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一种基于向量对比策略的深度特征对比加权图像检索方法

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摘要

本发明公开一种基于向量对比策略的深度特征对比加权图像检索方法，首先将数据库的图像输入卷积神经网络模型，并提取深度特征；其次，对深度特征增强、融合和对比，生成对比权重并保存；然后，将数据库图像和待查询图像输入卷积神经网络模型，并提取深度特征；接着，利用对比权重对深度特征进行加权、加权增强、融合，生成匹配特征向量；最后，将待查询图像的匹配特征向量与数据库图像的匹配特征向量进行相似性匹配，从而返回检索图像。本发明模拟了人脑的视觉显著性对比处理机制，利用卷积神经网络模型获取图像的深度特征进行对比，能够有效描述图像可辨别的高级语义特征，能够提高图像检索精确度。

著录项

  • 公开/公告号CN113641845A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广西师范大学;

    申请/专利号CN202110805538.X

  • 发明设计人 卢奋;刘广海;张伯健;孔令杰;陆周;

    申请日2021-07-16

  • 分类号G06F16/583(20190101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构45107 桂林市持衡专利商标事务所有限公司;

  • 代理人陈跃琳

  • 地址 541004 广西壮族自治区桂林市七星区育才路15号

  • 入库时间 2023-06-19 13:15:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-23

    授权

    发明专利权授予

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