一种基于卷积神经网络的多特征服装图像检索方法

• 作者: 吴帆 尚书妃 邓作杰
• 来源期刊: 湖南工程学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 残差神经网络 池化 哈希算法
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 数理科学·计算机科学
• 页码范围: 48-53
• 页数: 6页
• 分类号: TP312
• 语种: 中文

摘要

在服装图像检索问题上,由于受服装样式个性化和背景因素的影响,传统的神经网络不能准确地提取出图像细节特征,会导致检索不理想.本文在残差神经网络的基础上,利用多尺度串联图像特征,提出了一种多尺度特征的最大池化方法.该方法能输出固定维度的特征向量,同时大幅度减少了池化层的模型参数.基于这种新型池化方法再融合哈希函数的相似度信息,提出了一种新型服装图像检索算法.实验证明,这种算法能明显提升检索的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓作杰		14	82	3.0	9.0
2	尚书妃		2	0	0.0	0.0
3	吴帆		3	0	0.0	0.0