【摘 要】
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图像检索是一项允许用户准确、快速地查找指定图像的技术,是应用数学与机器学习等领域的交叉性课题。本文在卷积网络的基础上提出了新的图像检索算法。首先,本文针对单一特征检索系统泛化能力差的问题提出了两种特征融合方法,分别为深度特征与传统特征的融合和多网络深度特征的融合。实验表明融合后的特征能够表达更多的细节信息,具有较强的判别能力。为了提高检索效率,本文提出了基于多特征融合的图像分层检索方法。首先基于二
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图像检索是一项允许用户准确、快速地查找指定图像的技术,是应用数学与机器学习等领域的交叉性课题。本文在卷积网络的基础上提出了新的图像检索算法。首先,本文针对单一特征检索系统泛化能力差的问题提出了两种特征融合方法,分别为深度特征与传统特征的融合和多网络深度特征的融合。实验表明融合后的特征能够表达更多的细节信息,具有较强的判别能力。为了提高检索效率,本文提出了基于多特征融合的图像分层检索方法。首先基于二值化的CNN特征进行图像预检索得到检索子库,然后基于融合后的特征在子库中进行精确检索。分层检索策略缩小了查询范围,从而有效地降低了检索时间。在检索过程中由于特征描述符和匹配方法的不同,常常会使一些相关图像难以召回。本文提出了基于查询扩展的检索方法,将初次检索的结果作为新的查询,并根据提出的加权距离对特征进行重新匹配。同时,本文采用了 kd树的索引方法对数据库图像进行存储,避免了对大部分数据的搜索。实验证明提出的方法同时兼具了准确性和时效性。最后在Oxford5k、Ukbench、Holidays以及Cifar-10四个基准数据集上对提出的算法进行验证。在Ukbench上得到了 3.76的N-S分数,在Oxford5k、Holidays和Cifar-10达到了 87.3%、88.42%、73.6%的平均查准率。
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