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基于显著性语义区域加权的图像检索算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.03 MB | 2019-11-06

ah此生不换

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　　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。该算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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