基于深度特征分析的雙線性圖像相似度匹配算法
大?。?/span>0.75 MB 人氣： 2017-12-11 需要積分：3
基于內容的圖像檢索一直面臨“語義鴻溝”的難題，特征選擇對語義學習結果有著直接的影響；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)據集在卷積神經網絡模型上進行微調訓練，然后利用訓練好的卷積神經網絡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)據集上的對比實驗顯示，所提算法的平均查準率、TopK查準率和查全率均優(yōu)于對比算法，驗證了所提算法的有效性。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%
下載地址
基于深度特征分析的雙線性圖像相似度匹配算法下載
相關電子資料下載
- 什么是線性插值？一維線性插值和雙線性插值在BMS開發(fā)中的應用 3426
- OpenCV邊緣模板匹配算法原理詳解 640
- 雙目影像密集匹配算法的綜合分析 1210
- 基于FPGA的圖像旋轉和雙線性插值算法設計 1065
- 三種最常用的特征檢測與匹配算法總結 4377
- 多傳感器特征融合—匈牙利匹配算法原理 628
- CREStereo立體匹配算法總結 1771
- 圖像匹配算法SIFT算法實現(xiàn)步驟簡述 1455
- 一文讀懂經典雙目稠密匹配算法SGM 1078
- 3D模板匹配算法概述 1243