融合抽象层级变换和卷积神经网络的手绘图像检索方法

• 作者: 刘玉杰 庞芸萍 李华 李宗民
• 来源期刊: 浙江大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 手绘检索 卷积神经网络 边缘概率检测 抽象层级变换 联合深度特征
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: Chinagraph 2016 ——— 数字图像处理
• 页码范围: 657-663,675
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5314字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2016.06.005

摘要

针对人工设计的描述子(HOG、SIFT等)在基于手绘的图像检索(Sketch Based Image Retrieval,SBIR)领域的局限性,提出了一种融合抽象层级变换和卷积神经网络构建联合深度特征描述子的手绘图像检索方法.首先,提取常规图像的边缘概率图,在此基础上进行不同抽象层级的图像变换,将抽象层级变换图像输入到深度神经网络并提取不同隐层的输出向量,最后,联合不同隐层的输出向量作为手绘图像检索的特征描述子(即联合深度特征描述子).在Flickr15k数据库上对本方法进行了实验验证,结果表明:融合抽象层级变换和联合深度特征描述子的检索效果相较HOG、SIFT等传统方法有显著提高.本方法从图像预处理和特征描述子构建2个方面,对SBIR问题进行了改进,具有更高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李华	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	189	3087	30.0	49.0
2	刘玉杰	中国石油大学计算机与通信工程学院	11	75	6.0	8.0
3	李宗民	中国石油大学计算机与通信工程学院	10	95	6.0	9.0
4	庞芸萍	中国石油大学计算机与通信工程学院	2	12	2.0	2.0