卷积特征图融合与显著性 检测的图像检索

• 作者: 杜吉祥 杨麟 聂一亮
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 图像检索 特征图融合 显著性检测 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 937-941
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.201706028

摘要

针对基于深度学习的图像检索提取特征往往包含了复杂的背景噪声,导致图像检索的精确率并不高的问题,提出一种特征图融合与显著性检测的方法.首先,训练用于分类的深度卷积神经网络模型.然后,并将图像卷积之后的特征图谱进行融合,得到图像的显著性区域.最后,通过计算图像显著性特征的余弦距离来进行检索.实验结果证明:相比目前主流的方法,文中方法能够有效提高检测精度,且鲁棒性较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜吉祥	华侨大学计算机科学与技术学院	42	267	9.0	14.0
2	杨麟	华侨大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0
3	聂一亮	华侨大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0