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摘要:
在图像检索领域,将三元组排序损失应用于深度神经网络权重的更新,可以使生成的图像表示保存更多的语义特征,但是三元组排序损失没有全面的考虑不同类别图像之间的关联.为此提出了一种四元组完备损失,此损失函数将图像类间相似性小于类内相似性的特点融入到损失函数的构建中.与三元组排序损失函数相比,此函数可以更全面地体现查询图像与同类和不同图像之间的相似性关系.进一步,本文还提出了一种有效的基于四元组的深度网络结构,可用于图像的哈希检索.实验结果表明,提出的方法能够在CIFAR-10、SVHN和NUS-WIDE图像库中取得良好的检索性能.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于四元组完备损失的智能图像检索方法
来源期刊 陕西师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 四元组完备损失 自适应间隔 哈希表示 图像检索 人工智能
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 人工智能专题
研究方向 页码范围 49-56
页数 8页 分类号 TP391
字数 5697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 朱杰 中央司法警官学院信息管理系 40 99 6.0 8.0
2 吴树芳 天津大学管理与经济学部 34 133 7.0 10.0
6 王晶 中央司法警官学院信息管理系 19 57 5.0 6.0
7 李楠 中央司法警官学院信息管理系 1 0 0.0 0.0
8 饶兴楠 中央司法警官学院信息管理系 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
四元组完备损失
自适应间隔
哈希表示
图像检索
人工智能
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
陕西师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-4291
61-1071/N
大16开
陕西省西安市长安南路
52-109
1960
chi
出版文献量(篇)
3025
总下载数(次)
7
总被引数(次)
18459
相关基金
国家社会科学基金
英文译名:Philosophy and Social Science Foundation of China
官方网址:http://www.npopss-cn.gov.cn/
项目类型:重点项目
学科类型:马列·科社
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