原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
在卷积神经网络模型中,空间金字塔池化方法将空间信息融入到深度特征的生成过程中,最终生成的图像表示可以有效地用于提高图像检索性能,但是此方法会导致生成的图像表示中不同维度之间描述的信息存在重复,且相同维度描述的图像内容不匹配.为此提出了一种基于多尺度特征映射匹配(multi-scale feature map matching,MFMM)的图像表示方法.此方法首先利用深度特征的方差与协方差矩阵提出了一种特征映射选择算法,用于增强图像表示中不同维度特征的独立性.其次,依据相同通道特征映射中高响应值位置有较高匹配性的特点,结合激活映射中最大响应位置的深度特征提出了一种优化的特征映射中心点选择方法.最后,按照不同的中心点通过多尺度窗口采样的方式,从特征映射中提取出带有空间信息的深度特征用于表示图像内容.实验结果表明,提出的方法在图像检索任务中能够取得良好的效果.
推荐文章
多尺度纹理图像数据抗干扰信息映射方法研究
多尺度纹理图像数据
抗干扰
信息
映射
基于小波多尺度分析的图像匹配
图像匹配
小波多尺度分析
特征点提取
基于多尺度支撑域描述子的多光谱图像匹配算法
多光谱图像匹配
特征描述子
外点去除
基于多尺度稀疏表示的场景分类
稀疏表示
多尺度
场景分类
空间金字塔表示
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于多尺度特征映射匹配的图像表示方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 空间金字塔 响应匹配 多尺度窗口 图像表示
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 2866-2870
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.05.0164
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 40 99 6.0 8.0
2 吴树芳 34 133 7.0 10.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (25)
共引文献  (11)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2011(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2012(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2013(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2014(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2015(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2016(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2017(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2018(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2019(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
空间金字塔
响应匹配
多尺度窗口
图像表示
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
论文1v1指导