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中国图象图形学报期刊
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目标提取与哈希机制的多标签图像检索
目标提取与哈希机制的多标签图像检索
作者:
吕绍和
李军
王晓东
窦勇
陈飞
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
图像检索
卷积神经网络
哈希
多标签
摘要:
目的 哈希是大规模图像检索的有效方法.为提高检索精度,哈希码应保留语义信息.图像之间越相似,其哈希码也应越接近.现有方法首先提取描述图像整体的特征,然后生成哈希码.这种方法不能精确地描述图像包含的多个目标,限制了多标签图像检索的精度.为此提出一种基于卷积神经网络和目标提取的哈希生成方法.方法 首先提取图像中可能包含目标的一系列区域,然后用深度卷积神经网络提取每个区域的特征并进行融合,通过生成一组特征来刻画图像中的每个目标,最后再产生整幅图像的哈希码.采用Triplet Loss的训练方法,使得哈希码尽可能保留语义信息.结果 在VOC2012、Flickr25K和NUSWIDE数据集上进行多标签图像检索.在ND-CG(normalized discounted cumulative gain)性能指标上,当返回图像数量为1 000时,对于VOC2012,本文方法相对于DSRH(deep semantic ranking hashing)方法提高2~4个百分点,相对于ITQ-CCA(iterative quantization-canonical cor-relation analysis)方法能提高3~6个百分点;对于Flickr25,本文方法比DSRH方法能提高2个左右的百分点;对于NUSWIDE,本文方法相对于DSRH方法能提高4个左右的百分点.对于平均检索准确度,本文方法在NUSWIDE和Flickr25上能提高2~5个百分点.根据多项评价指标可以看出,本文方法能以更细粒度来精确地描述图像,显著提高了多标签图像检索的性能.结论 本文新的特征学习模型,对图像进行细粒度特征编码是一种可行的方法,能够有效提高数据集的检索性能.
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文献信息
篇名
目标提取与哈希机制的多标签图像检索
来源期刊
中国图象图形学报
学科
工学
关键词
图像检索
卷积神经网络
哈希
多标签
年,卷(期)
2017,(2)
所属期刊栏目
第11届图像图形技术与应用学术会议专栏
研究方向
页码范围
232-240
页数
9页
分类号
TP391
字数
5692字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李军
国防科学技术大学并行与分布处理重点实验室
56
422
10.0
17.0
2
王晓东
国防科学技术大学并行与分布处理重点实验室
33
191
8.0
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3
吕绍和
国防科学技术大学并行与分布处理重点实验室
13
69
6.0
7.0
4
窦勇
国防科学技术大学并行与分布处理重点实验室
45
220
8.0
12.0
5
陈飞
国防科学技术大学并行与分布处理重点实验室
3
22
2.0
3.0
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2001(1)
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2013(2)
参考文献(2)
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2015(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2017(1)
参考文献(0)
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
2017(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
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2019(15)
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2020(3)
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研究主题发展历程
节点文献
图像检索
卷积神经网络
哈希
多标签
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
主办单位:
中国科学院遥感与数字地球研究所
中国图象图形学学会
北京应用物理与计算数学研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-8961
CN:
11-3758/TB
开本:
大16开
出版地:
北京9718信箱
邮发代号:
82-831
创刊时间:
1996
语种:
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
总被引数(次)
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