【摘 要】
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草图是一种手工绘制的图像,仅由线条组成,具有简洁、明了的特点,可用于表达语言文字难以叙述的信息。近年来,随着触摸屏等设备的出现,草图的绘制变得更加容易,与草图相关的研究方向吸引了许多的关注,草图分类与草图检索是其中两项重要的研究工作。自从深度学习技术提出以来,卷积神经网络被用于草图分类与草图检索的研究,并取得了很大的进展,但仍存在特征提取不全面、先验知识使用不充分等问题。本文利用多特征结合、双阶段
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草图是一种手工绘制的图像,仅由线条组成,具有简洁、明了的特点,可用于表达语言文字难以叙述的信息。近年来,随着触摸屏等设备的出现,草图的绘制变得更加容易,与草图相关的研究方向吸引了许多的关注,草图分类与草图检索是其中两项重要的研究工作。自从深度学习技术提出以来,卷积神经网络被用于草图分类与草图检索的研究,并取得了很大的进展,但仍存在特征提取不全面、先验知识使用不充分等问题。本文利用多特征结合、双阶段训练、域感知及相似性等方法对草图分类与检索进行了深入的研究。具体工作如下:（1）针对特征提取不全面的问题,提出了一种基于多特征的双阶段草图分类方法。该方法通过两个训练阶段将草图的粗粒度特征分类结果、细粒度特征分类结果与轮廓特征分类结果进行融合。在初训练阶段,通过卷积神经网络获得粗粒度特征分类结果,引入双线性池化以获得细粒度特征分类结果,提取草图的轮廓图像以获得轮廓特征分类结果;在再训练阶段,设计了一种可训练的分类结果融合模块,将各特征分类结果进行融合,并加入正则化项以减缓该融合模块的过拟合。在TUBerlin数据集上进行了实验,验证了该算法的有效性。（2）针对先验知识使用不充分的问题,提出了一种基于域感知双重注意力网络的草图零样本检索方法。构造了域感知双重注意力机制,将输入图像所属域（草图或真实图像）的先验知识嵌入其中,提取辨别性强的特征;通过Image Net预训练模型得到类间相似性,构造相似性损失函数以监督所有图像间的相似性,更多地保留了预训练模型中的先验知识;通过中心损失函数将同一类的草图和真实图像的特征向同一个中心特征拉近,减小了草图与真实图像的域间差距。在Sketchy扩展数据集及TUBerlin扩展数据集上进行了实验,验证了该算法的有效性。
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