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基于深度特征分析的雙線性圖像相似度匹配算法

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  基于內(nèi)容的圖像檢索一直面臨“語義鴻溝”的難題,特征選擇對語義學(xué)習(xí)結(jié)果有著直接的影響;而傳統(tǒng)距離度量方法往往從單一角度進行相似性計算,不能很好地表示出圖像之間的相似度。為了解決以上問題,提出基于深度特征分析的雙線性圖像相似度匹配的方法。首先,將圖像數(shù)據(jù)集在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上進行微調(diào)訓(xùn)練,然后利用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像進行特征提取,獲得全連接層輸出的特征之后,通過雙線性相似性度量方法得到圖像間相似度的大小,通過對相似度的大小排序,返回最相似的圖像實例。在Caltechl01和Caltech256數(shù)據(jù)集上的對比實驗顯示,所提算法的平均查準(zhǔn)率、TopK查準(zhǔn)率和查全率均優(yōu)于對比算法,驗證了所提算法的有效性。

基于深度特征分析的雙線性圖像相似度匹配算法

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