基于多区域中心加权卷积特征的图像检索

• 作者: 包晓安 张娜 杨海龙 桂江生
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积特征 特征加权 特征提取 图像检索
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像与辅助设计
• 页码范围: 204-207
• 页数: 4页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 3629字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182855

摘要

针对图像特征局部信息描述不足问题,提出一种基于多区域中心加权深度卷积特征提取方法.首先通过卷积神经网络提取输入图像的卷积层激活特征图,然后通过计算不同通道特征图的差异,选择具有区分性的区域特征图,最后通过多区域权重进行加权聚合,生成用于检索图像特征向量.在不同的建筑物数据集进行实验,结果表明检索精度分别提升了1.2％、0.9％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张娜	浙江理工大学信息学院	72	213	8.0	12.0
2	桂江生	浙江理工大学信息学院	26	58	5.0	6.0
3	包晓安	浙江理工大学信息学院	80	324	9.0	15.0
4	杨海龙	浙江理工大学信息学院	1	0	0.0	0.0