一种用于图像检索的幂归一化深度卷积特征加权聚合方法

• 作者: 伍世虔 张琴 徐望明
• 来源期刊: 武汉科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 深度卷积神经网络 特征聚合 视觉突发 幂归一化 PWA
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 136-146
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 5255字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3644.2020.02.010

摘要

针对图像检索中基于部位的加权聚合(PWA)方法存在的视觉突发问题,提出一种幂归一化的深度卷积特征加权聚合方法.首先简化了原PWA方法中用于确定空间权重的归一化和幂变换操作,直接将所选择的有区分性的通道特征图作为空间权重矩阵,然后引入新的幂变换函数并选取合适的参数对加权聚合后的通道响应进行归一化处理,最后通过PCA降维和白化处理形成图像的全局特征表示形式.在4个标准数据库上的图像检索实验结果表明,该方法能有效调节PWA聚合特征响应的突发度并提高图像检索的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐望明	武汉科技大学机器人与智能系统研究院	25	98	5.0	9.0
10	伍世虔	武汉科技大学机器人与智能系统研究院	25	160	4.0	12.0
14	张琴	武汉科技大学机械自动化学院	6	30	4.0	5.0